脑机接口技术炙手可热，马斯克的Neuralink更是吸引了全球目光。然而其侵入式方案的风险不容忽视。Meta AI则另辟蹊径，近日推出了非侵入式的Brain2Qwerty深度学习模型，它能通过分析脑电图或脑磁图「读」出人们在键盘上输入的文字。
距离被替代还有一段距离。
在2023年2月，我正处于大学的最后一年，课业繁重。当时，我没有从Meta的实习中获得回聘，事后回想，这反而是发生在我身上最好的事情。我受到了独立黑客圈里一些大佬的启发，他们开始涉足AI领域，像Pieter Levels这样的名字激励了我。于是，我开始探索如何利用OpenAI的API构建有用的工具。
本期我们有幸邀请到了Pokee AI创始人朱哲清Bill，凭借Bill在Meta和斯坦福大学的丰富经验，尤其是在大规模部署强化学习模型服务数十亿用户方面的实践，他发现了强化学习的巨大潜力。Pokee AI致力于开发卓越的交互式、个性化、高效的AI Agent，结合团队深厚的强化学习专长，打造具备规划、推理和工具使用能力的解决方案，同时减少现有 AI 系统的幻觉问题。
今天，Meta 公布了两项重磅研究，他们联合认知科学和神经科学顶尖研究机构巴斯克认知、大脑和语言中心（BCBL），采用非侵入式方法利用 AI 解码大脑语言、并进一步理解人类大脑如何形成语言。这两项突破性的研究成果也使得高级机器智能（Advanced Machine Intelligence, AMI）更加接近实现。
针对视频生成中的运动一致性难题，Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线，但和Sora等纯DiT模型相比，动态效果直接拉满：
科技巨头Meta和微软相继公布了各自截至12月31日的最新季度财报。
2025 年伊始，全球 AI 业界被 DeepSeek 刷屏。当 OpenAI 宣布 5000 亿美元的「星际之门」计划，Meta 在建规模超 130 万 GPU 的数据中心时，这个来自中国的团队打破了大模型军备竞赛的既定逻辑：用 2048 张 H800 GPU，两个月训练出了一个媲美全球顶尖水平的模型。
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
1月23日，在第55届世界经济论坛(冬季达沃斯)上,“深度学习”三巨头之一、图灵奖得主、Meta AI首席科学家杨立昆（Yann LeCun），如此对腾讯新闻《一线》透露Meta2025年在AI领域的投资规模。
