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Meta / Llama

沿着一个主题,追踪新的事实与后续进展。

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Fourier’s Meta Prototype Puts a Spotlight on an 8-Billion-Yuan Robotics Bet

Shanghai’s Fourier Intelligence built a custom humanoid for Meta’s internal research in months. The company already has a rehab business, modest humanoid shipments, and a disclosed pre-money valuation of about 8 billion yuan. A marquee partner tests its engineering—it does not yet prove the equity story.

Meta面向美国用户推出Muse AI化身视频聊天功能Meta宣布面向美国用户推出消费者AI代理Muse的Muse Voice与视频聊天功能,标志其多模态AI交互及消费级虚拟形象落地迈出重要一步。该功能采用全新AI模型、Muse Realtime Avatar与Realtime Voice技术,支持可定制动画数字虚拟形象进行实时通话和视频交互。它最初于9月Meta Connect大会亮相,旨在以拟人化形象拉近用户与AI距离。 刚刚 0

Meta面向美国用户正式上线Muse人工智能代理的语音与视频聊天功能,采用全新AI模型及实时虚拟形象技术,支持多平台实时互动。该功能旨在通过拟人化虚拟形象增强用户情感连接,是其消费级AI战略的重要一步,未来将扩展至可穿戴设备、AI眼镜及新硬件产品。

生成式 AI 影像编辑加速下沉,WhatsApp 试水移动端智能扩图WhatsApp面向部分iOS测试版用户推出Meta AI驱动的照片扩展工具,深度整合绘图编辑器。拥有Apple Intelligence的iPhone用户可在聊天或状态更新时,通过“扩展”选项智能延展图片:捏合或拖动超出原图边界时,Meta AI会生成内容填补,为移动端图像处理带来更多可能。 刚刚 0

WhatsApp 已在部分 iOS 测试版用户中上线由 Meta AI 驱动的照片扩展功能,支持用户通过捏合或拖动操作实现图像边界智能延展,生成自然衔接的扩展内容。该功能目前处于 TestFlight 测试阶段,未来有望全面推广。

时隔半年再筹200亿巨债,Meta拟首次发售欧元债券拓展AI资金池

Meta正以债券与股权并举的方式为AI野心融资,但市场情绪已明显降温。11月2日,据彭博社援引知情人士透露,Meta正考虑通过一项跨境投资级债券发行筹集至少200亿美元,并已委托花旗集团和摩根士丹利于本周一和周二举行投资者电话会议,以评估市场需求。据报道,此次发行尚未做出最终决定,最终规模仍可能根据投资者认购情况进...

时隔半年再筹200亿巨债,Meta拟首次发售欧元债券拓展AI资金池

【钛晨报】联手稳市场,三部门最新部署;六大行大额存单全部重启发行;中上协:前三季度境内股票市场上市公司合计实现归母净利润5.1万亿元,同比增长8.5%

Meta与中国企业合作开发人形机器人?傅利叶回应;度小满与香港科技大学联合发布轩辕4.5金融大模型;比亚迪王朝10月销售20.3万辆,同比增长13.6%;Anthropic第三季度营收同比增长1127%;中国证监会:研究推出股债恒定比例等多资产指数基金,丰富场外中低波动型产品;金融法草案二审稿充实金融消费者、投资者保护相关内容;《民航绿色发展“十五五”实施方案》印发;央行:将于11月3日开展证券、基金、保险公司互换便利操作,申请额度超1000亿元;香港交易所旗下衍生产品结算所现接受中国国债、政策性银行债券及财政部债券作抵押品;迈威尔将以全股票交易收购光迅科技Lumentum,交易完成后后者股东持股约33%;今年9月中国企业信用指数为160.62

马斯克回应 Grok Bot 额度消耗过快:服务成本高到难以为继;Altman 称个人内存浪费遭全网声讨;《影之刃零》销量破 400 万份

Anthropic 更新 IPO 招股书:第三季度营收近 170 亿美元,算力承诺达 8954 亿美元 11 月 2 日,Anthropic 向美国证券交易委员会提交更新后的 S-1 招股文件,首次补充截至今年 9 月底的第三季度财务数据。 Anthropic 第三季度营收达到 169.6 亿美元,较第二季度增长 47%,但增速低于第二季度的 144%。公司第三季度营业亏损为 5.67 亿美元,而第二季度曾实现 9.74 亿美元营业利润。 与此同时,Anthropic 披露约 8954 亿美元的 AI 基础设施相关支出承诺,涉及亚马逊、谷歌等合作伙伴。公司警告,部分算力供应依赖第三方融资,如果相关资金出现问题,可能影响交付时间和成本。(来源:Reuters) Meta 调整 VR 硬件优先级:将更多资源转向可穿戴设备和 AI 业务,降低消费级 VR 硬件优先级 11 月 2 日消息,Meta 首席财务官 Susan Li(李苏珊)在 2026 年第三季度财报电话会议上表示,Meta 旗下 Reality Labs 部门第三季度营收为 4.43 亿美元(现汇率约合 29.51 亿元人民币),同比下降 6%,主要原因是 Quest 头显销量减少,不过 AI 智能眼镜业务持续强劲增长,在一定程度上抵消了相应影响。 当前,Meta 正在调整硬件业务的优先级,将更多资源转向可穿戴设备和 AI 业务,降低消费级 VR 硬件及元宇宙业务的优先级。不过,Meta 首席执行官扎克伯格在电话会议中称公司「并未完全放弃 VR」,他仍然看好这项技术的长期发展潜力,只是「现阶段 Meta 将优先投入 AI 领域」。 按照 Meta 安排,其最新产品 Meta VR Glasses 预计将于 2027 年春季上市,主要面向消费级高端用户和专业人士,这款产品也被视为 Meta 下一阶段 VR 硬件战略的

当你把代码仓库交给别人训练之前,先给模型装一个后门

你有没有想过一件事:你用的那个编程助手模型,最初的权重文件从哪来的?大概率不是公司自己从零训练的。现在做AI应用的公司,十个里有九个是拿一个别人训练好的基础模型,再用自己的数据微调一下,变成自己产品里的"大脑"。Cursor的Composer 2用的是Kimi K2.5底子,WebRL把Llama模型改造成了网页操作助手。这事本身没毛病,省时...

当你把代码仓库交给别人训练之前,先给模型装一个后门

GPT-6自主爆改Qwen权重被吹成神?Meta知名研究员泼冷水

作者 | 青和、飞野编辑|四月11 月 2 日,麻省理工学院(MIT)联合团队的一份技术实验在社交网络引爆了近 600 万次围观。实验设定极具冲击力:不给训练数据,不跑反向传播,只给一个纯 Python 环境,让 OpenAI 的前沿大模型 GPT-6 Astra 直接读取、并重写开源模型 Qwen3.5-0.8B 的底层高维张量。最终,Astra 仅改动了 8 亿...

GPT-6自主爆改Qwen权重被吹成神?Meta知名研究员泼冷水

Meta或再度推迟具争议的新商业条款实施

Meta表示,因遭遇出版商对AI训练条款的强烈反对,可能将原定于2026年10月30日生效、后延至11月20日的新商业条款实施时间进一步推迟;公司强调将在完成与行业组织及领袖的全面协商后才推进政策调整。

新闻源配图 · The Verge · AI

推荐理由:该消息源自The Verge于2026年10月28日发布的权威科技报道,内容包含Meta官方表态(Andy Stone在X平台的声明)、明确的时间节点(原10月30日、拟延至11月20日后)、具体争议焦点(AI模型训练授权)及已确认的政策修订动作(删除‘训练’相关措辞),信息链完整且具时效性。

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Meta低调推出AI宠物日记应用Waddle World

Meta于2026年10月28日上线名为Waddle World的AI驱动虚拟宠物应用,定位为“伪装成宠物的每日日记”,用户通过语音交互而非打字与像素风虚拟宠物交流,并可参与堆叠杂货、文字游戏等轻松互动。

新闻源配图 · The Verge · AI

推荐理由:该资讯源自The Verge于同日发布的报道,内容基于应用在Apple App Store和Google Play商店的官方描述,信息要素完整(主体、动作、时间、形态特征),且发布时间与系统当前时间一致,具备时效性与可信来源支撑。

事件进展与其他报道

微软一刀裁掉大半个Meta,Copilot沦为重灾区

微软开始掏钱请员工主动考虑离职。约6万人有资格接受这份邀请,超过公司全球员工的四分之一。这次不用等到临近退休,也不要求绩效不好。符合条件的员工可以拿着补偿,在年底离开公司。颇有点迫不及待想多甩掉一些人的感觉。连微软寄予厚望的Copilot团队,也在覆盖范围内。遥想今年春天,其他部门暂停招聘的时候,Copilot团队还在招人。微软仍然很能挣钱,过去一个财年净利润达到1337亿美元。但随着AI投入扩大,公司预计2026年的资本开支将达到约1750亿美元,外界因此把这轮离职计划与控制成本、为AI投资腾挪资金联系起来。01微软掏钱,请你考虑离职在微软上班,现在可能会遇到这样一道选择题:公司给你一笔钱,...

微软一刀裁掉大半个Meta,Copilot沦为重灾区
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前Meta AI总监推出Ndoc:对标微软Office与谷歌Workspace

前Meta AI总监Rohit Patel推出AI生产力公司Ndoc及同名一体化办公平台,挑战微软Office与谷歌Workspace。平台未在传统表格中嵌入聊天机器人,而是从零构建含“阶段”“叙事”“模型”三个标签页的工作空间。用户可在“模型”页上传原始数据集,生成带可见Python脚本的分析报告,并借内置AI聊天解释。

前Meta AI总监推出Ndoc:对标微软Office与谷歌Workspace
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Edge AI Daily 早报(10月28日)

Meta启动史上最大约950亿美元股权融资,英伟达、AMD分别以30亿、10亿美元入股绑定算力合作,AI竞争由算法转向资本与租约。OpenAI发布GPT-6.1 Terra(事实错误率53.6%降至16.7%、API降价50%),Google推出Genie 4世界模型,微软向约6万员工开放自愿离职。

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帮用户抢 iPhone 折叠屏的 Agent,正在塑造 AI 时代电商的形状

Shopify AI 交易订单增长了 13 倍。 10 月 16 日清晨,苹果第一款折叠屏手机 iPhone Duo 开启预购。1999 美元起售,首批产能紧张,没过多久交付日期就排到了明年 1 月。 这一次抢首发的,不只是守在屏幕前的人。 今年 Agent 成为 iPhone Duo 黄牛最严厉的父亲|图片来源:Apple 在 MacRumors 论坛上,一位没抢到的用户愤愤不平地吐槽,Reddit 上有人在炫耀自己设置的 Muse 机器人一口气拿下了好几台,真人还没来得及点,库存就被 AI 扫走了。 Muse 是 Meta 在 9 月 8 日推出的个人 Agent,上线后一度登顶美区 App Store 免费榜,下载量很快超过 250 万。Meta 方面表示,购物已经成为 Muse 最主要的使用场景之一。就在 iPhone Duo 开售前后,Muse 还专门发了新版本适配这台新机,更新说明里紧跟着的一句,是让聊天里的购物变得更方便。 AI 替人购物,已经从发布会上的演示,走进了真实的抢货现场。 但并不是每家商店都欢迎这些新顾客。 9 月下旬,亚马逊开始封禁 Muse。 到了 10 月,马斯克旗下 Grok Bot 的用户在亚马逊下单时,也撞上了同一句警告,未经授权的 AI 代理继续访问,违反亚马逊的使用条款。 另一家公司,Shopify,则走了完全相反的路。9 月 21 日,Shopify CEO Tobi Lütke 宣布与 Muse 深度合作,让 Muse 可以用 Shop Pay 在所有 Shopify 店铺完成结账。 而 Shopify 的财报,已经给出了这条路的早期回报。今年一季度,来自 AI 搜索的订单同比增长接近 13 倍,AI 带来的店铺流量增长 8 倍。 一边关门,一边开门。当越来越多的购物决定交给 Agent,「让不让 Agent 进门」,会不会成为

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基于合并的词汇扩展在预分词器阶段停滞不前:一种用于尼泊尔语的英语保留修复方法,并已在持续预训练中得到验证

arXiv:2610.33016v1 发布类型:新 摘要:Llama-3、Qwen3 以及许多其他开源大型语言模型,均采用一种正则表达式对文本进行预分词,该表达式的词类仅允许 Unicode 字母。由于天城文的元音符号属于组合标记,此正则表达式会在每一个元音符号处切分尼泊尔语单词,因此使用该正则的模型在处理尼泊尔语时所消耗的 token 数量,是处理同等长度英语文本的 2.6 至 5.8 倍。基于合并的词汇扩展方法无法将被切分的片段重新拼接:对于 Llama-3 和 Qwen3 而言,无论新增多少次合并操作,其额外开销始终难以降至约 2.2 的阈值以下;而即便已发布的十项扩展方案,其性能也仅比这一预分词基准低不到 4%。我们针对已部署的正则表达式提出了一项小幅修改,经证明可在不包含组合标记或天城文字符的情况下,确保每个 token ID 的完整性。通过新增 32,000 次合并,该方法使尼泊尔语与英语的 token 开销比降至 1.01 倍,且

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前缀键值对的重要性:在循环语言模型中用于自推测解码的RIPE缓存

arXiv:2610.34436v1 发布类型:新 摘要:循环语言模型在每个标记上会运行 $R$ 轮层,因此其键值(KV)缓存为每递归层保存 $R$ 个平面,而自推测解码(先用几轮进行初步推断,再用全部 $R$ 轮验证)会读取所有这些平面。我们发现,前缀键值的影响主要体现在较晚的阶段:在扰动幅度相同的情况下,第 25 至 32 轮的敏感度分别是第 2 至 9 轮的 $e^{15.0}$ 倍(Huginn-0125)和 $e^{12.8}$ 倍(Raven-Llama),且各平面随循环次数呈几何级数逼近最后一个平面,每轮分别达到 0.88 和 0.81。至于是否仅保留最深层的平面即可,这取决于晚期平面的成熟程度:在 Raven 上,仅存储最深层平面与从 bf16 转换为 fp32 的效果几乎无差异;而在 Huginn 上,仅有 1% 的位置就贡献了其误差的 74%。我们将这一发现转化为 RIPE,该方法存储最深层的

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