扎克伯格把自己“炼化”了
扎克伯格把自己“炼化”了他还在开发一个CEO智能体。
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他还在开发一个CEO智能体。
太疯狂了!Meta和METR刚测出的AI进化数据,与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头,发现中国研究者在这条路上已领先两年!
最近,来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory(收录于CVPR 2026)。这项工作聚焦于一个核心问题:如何在生成多镜头视频时,有效保留长程跨镜头上下文,从而实现更强的叙事一致性。
MSL交出首张答卷。
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。