大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。
刚刚，Meta 重金组建的超级智能实验室（SML）交卷！这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后，交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
大厂员工为 token 而疯狂。
Meta SOAR用「剧毒数据」当垫脚石，硬生生把模型从Fail@128的认知黑洞里拽出来，推理能力暴涨9.3%！2026年，这才是最硬核的反杀路线。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
你开会时，AI竟在偷偷升级？伯克利等四校开源MetaClaw，让Agent趁你开会、离席、睡觉时持续进化，直接打破「上线即冻结」这条行业铁律。
能无限进步的「超级智能体」来了！
Meta再次出手了。这次不是收购某个成熟产品，而是直接把整个团队连锅端走。
路透社独家：Meta正计划裁员20%，约1.6万人。与此同时，扎克伯格砸6000亿美元建数据中心、20亿买Manus、143亿挖Scale AI创始人。一边疯狂招顶尖AI人才，一边大规模砍人，硅谷「AI换人」潮正式开闸。
Agent 浪潮正在把所有人都卷进去——包括扎克伯格。《华尔街日报》披露，小扎正在自己给自己造一个 Agent 来帮他当 CEO，绕过层层汇报链直接问 AI 要数据。与此同时，一个天天和论文死磕的 AI 博士生，因为大脑「内存溢出」，干脆自己写了套 8 个 Agent 协作的开源系统，把日常生活整体外包出去了。
