在OpenAI Sora的主要技术负责人跑去Google、多个报道指出OpenAI Sora在内部因质量问题而导致难产的节骨眼，Meta毫不客气发了它的视频模型“Movie Gen”，并直接用一个完整的评测体系宣告自己打败了Sora们。
Jiajun Xu : Meta AI科学家，专注大模型和智能眼镜开发。南加州大学博士，Linkedin Top AI Voice，畅销书作家。他的AI科普绘本AI for Babies (“宝宝的人工智能”系列，双语版刚在国内出版) 畅销硅谷，曾获得亚马逊儿童软件、编程新书榜榜首。
AI产品整体流量合计超过50亿，环比降低7.87%，Chat助手类产品流量占据57.74%。
Meta似乎也已经意识到，当下最好的选择是授人以渔。
Llama 3.1刚发布不久，Llama 4已完全投入训练中。 这几天，小扎在二季度财报会上称，Meta将用Llama 3的十倍计算量，训练下一代多模态Llama 4，预计在2025年发布。
『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨，提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住，提高 RAG 系统性能是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和迭代。
还记得 Meta 的「分割一切模型」吗？这个模型在去年 4 月发布，被很多人认为是颠覆传统 CV 任务的研究。
最近，PyTorch团队首次公布了开发路线图，由内部技术文档直接修改而来，披露了这个经典开源库下一步的发展方向。
Meta目前专注于通过参与度实现盈利
下一代视觉模型会摒弃patch吗？Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构，让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch，结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
