記憶張量開源首個記憶原生基座模型 MemT 1.0
記憶張量發布並開源 MemT 1.0,稱其為業內首個記憶原生基座模型,歷史資訊被編碼為可更新的內部記憶狀態,隨每輪對話逐 token 更新並可跨會話儲存恢復。兩個版本為 MemT-1.0-Flash(288B 引數、17B 啟用、336M 動態記憶)與 Nano(36B 引數、3B 啟用、10M 動態記憶)。
依意思最接近的 30 筆
記憶張量發布並開源 MemT 1.0,稱其為業內首個記憶原生基座模型,歷史資訊被編碼為可更新的內部記憶狀態,隨每輪對話逐 token 更新並可跨會話儲存恢復。兩個版本為 MemT-1.0-Flash(288B 引數、17B 啟用、336M 動態記憶)與 Nano(36B 引數、3B 啟用、10M 動態記憶)。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
Meta 將於 10 月 30 日更新商業服務條款,要求所有商業帳號允許 Meta 用其關聯網站內容訓練 AI,且不提供退出選項,只建議不同意的商家停用 Meta 服務。新條款覆蓋範圍不止社交媒體帖子,還包括商家關聯網站上的內容,對新聞出版商衝擊最大——它們本可就 Meta 持續抓取文章用於 AI 訓練收取數百萬美元授權費。目前新聞機構正與 OpenAI 就未授權訓練是否屬於合理使用對簿公堂,而 Meta 的條款無論判決如何都先取得了寬泛許可。
Meta 再次更新商業條款,刪除了暗示其可使用第三方域名、網頁或 URL 內容來開發、改進、研究和訓練 AI 的表述。該條款此前引發反彈,Neiman Lab 與康奈爾大學數字與資訊法教授 James Grimmelmann 等人都對其作出批評性解讀。目前這段文字已從商業條款頁面移除,完整報導見 The Verge。
Anthropic 10 月 15 日宣布,已讓非營利機構 METR 的團隊獲得接近員工的存取權限:6 名 METR 員工拿到公司硬體、辦公空間與內部工具系統,權限大體與自家風險評估團隊相當。METR 將公開發布其風險評估結果,Anthropic 無權否決,只能要求刪減客戶資料、模型架構等少數預設類別。雙方按三級訪問機制推進,SecureBio 目前處於第一級,Accenture、Faculty 在推進合作,並與 Hugging Face 等機構早期接觸。
Meta 的個人 AI 智慧體 Muse 在 9 月 8 日上線後約 22 天達到 500 萬美國下載,Sensor Tower 估算其增速快於 ChatGPT、Grok 和 Claude,並曾連續多日登頂美區 App Store 免費榜。
Meta AI 官方帳號發帖稱,過去 14 個月完成了從重建基礎到推進前沿的轉變,帖子發布於 2026 年 10 月 12 日。帖文只有這一句表述,沒有說明涉及哪些模型、基礎設施或產品線,也未給出具體時間點、效能數字或後續發布安排。
Meta 的 Muse 與 OpenAI 的 Dots 相繼發布,把常駐式自主 AI agent 推向普通消費者,Muse 免費而 Dots 收費。兩者都以卡通吉祥物形象包裝,能代訂餐廳、機票、買禮物、整理收件箱,OpenAI 還推出面向營銷、法律與會計的專家版 Dots。此前個人專案 OpenClaw 已帶動 Mac Mini 銷量上漲,而把信用卡、信箱等敏感資料交給 agent 的隱私與安全代價仍未有解。
Meta 的消費級 AI 產品 Muse 已在美國 App Store 榜首停留一段時間。其核心能力(瀏覽器與電腦操作、雲端工作流、定時任務、手機遠端控制)在 Codex、Claude Code 等工具中已存在一年多,Muse 的差異在於把複雜選項抽象為單一聊天介面,並靠廣告而非賣 token 變現,免費額度因此相當寬鬆。作者認為這可能是 agentic AI 首次對普通消費者變得可理解。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open:816B 總引數、42B 啟用的 MoE,Artificial Analysis 智慧指數 39,為美國開源模型最高分。
Anthropic 已向外部評估機構 METR 開放“類員工權限”,允許其評估自家模型的風險。METR 是一家與 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等實驗室合作過的非營利組織,目前有一支團隊嵌入 Anthropic 辦公室,可使用其硬體與內部系統。此舉是實驗室回應外界擔憂的具體措施之一,針對更強 AI 系統在經濟、網路安全與人類整體層面可能帶來的風險。
Meta 開源了讓使用者自製 Muse AI 硬體裝置的程式碼,Muse 是其新的 AI agent。官方建議的玩法包括把 Muse 裝到彩色 E Ink 屏上顯示提醒、裝到 HDMI 棒上投到大屏,或裝到小觸控式螢幕裝置上做成類似 DIY Muse Charm 的形態。使用者可用現成 ESP32 板或 Raspberry Pi 配合官方 SDK,連線顯示屏、按鈕、感測器、執行器等外設。
Meta 新版商業條款將於 10 月 30 日生效,據 Nieman Lab 報導,條款允許 Meta 抓取並使用與其平台商家「關聯」的網站內容,包括線上出版商的新聞站點,用於「開發、改進、研究」和「訓練」其 AI 產品。Meta 發言人 Daniel Roberts 回應稱,這只是把商業條款與自助廣告條款做「合併」;但法律專家對 Nieman Lab 表示,Meta 可藉此主張其商業條款優先於 robots.txt 等網站遮蔽指令。
據 The Information 10 月 5 日報導,Meta 與 Microsoft 正大幅減少員工對 Anthropic Claude 的使用,轉向自研編碼工具。Microsoft 內部對 Anthropic 技術的年支出預估原超 10 億美元,管理層要求員工改用 GitHub Copilot 與 OpenAI 框架後下調逾三分之一,雲與 AI 部門員工的月度 AI 支出上限從 10 萬美元降至多數約 1 萬美元。
據 The Information 報導,Meta 和微軟正在減少員工對 Claude 的依賴,推動開發者轉向自家 AI 工具。Meta 內部 Claude Code 活躍使用者從 6 萬降至 3 萬,減少 50%,由自研的 Muse Code 和 MetaCode 補位,最近一個 28 天週期在 Claude Code 上花費超 1.05 億美元。
Meta 公布了 Muse Glimmer 的技術報告,這是一個 30B 開放權重模型,面向消費級硬體上的 agentic 任務。它在 4-bit 精度下可在配備單張消費級 GPU 的 Mac 或 PC 上以實用速度執行,官方稱其在工具呼叫與多步規劃上領先同尺寸開放模型。報告還披露了模型架構、蒸餾配方與量化方案等細節。
Meta 已從商業使用條款中刪除一項允許其使用企業帳戶域名、網頁或 URL 上的內容來開發、訓練 AI 的表述。Nieman Lab 採訪的法律專家此前認為,該條款可能讓 Meta 抓取任何擁有 Meta 商業帳戶的出版商的網站內容並用於訓練自家模型。Meta 發言人稱條款更新並不改變其網頁抓取方式,並強調合並的抓取條款僅適用於廣告和商業產品,已在條款中作出澄清。
Ollama 官方表示,Meta 最新發布的開放權重模型將很快在 Ollama 上線。Ollama 稱其為迄今美國最好的開放權重模型,但未透露模型名稱、引數規模與具體上線時間。
Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架,由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動,可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究,加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫,科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文,覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
Meta 表示已訓練出 Muse Wonder 模型家族,重點在對齊與安全兩個維度上領先。官方稱交付個人超級智慧需要在對齊與安全上大幅投入,並要求模型對私人資訊保持審慎、抵抗濫用。該家族據稱能更穩健地應對對抗性指令,並更謹慎地處理隱私資訊。推文未提及模型規模、開放時間或評測資料。
Meta 於 10 月 3 日推出開源專案 Muse Gadgets,提供開源韌體與 Linux SDK,讓開發者用 Raspberry Pi、ESP32 等低成本硬體連線其個人 AI 代理 Muse,可接顯示器、按鈕、感測器等。官方範例包括給 Muse 加彩色電子墨水屏,或做成插入電視 HDMI 口的棒狀裝置,並開設 Discord 頻道支援。Meta 還自製了 USB-C 供電的 Muse Home Link,量產 5000 臺,向 Muse 訂閱者免費贈送,數週後發貨。
Meta AI 在官方帳號發布連結,指向其研究部落格中一篇題為「共同解決開放研究問題」的文章。該帖未披露具體研究內容、模型或資料,僅引導讀者前往 research.meta.ai 閱讀全文。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
Meta 上月推出的 AI 個人助理 Muse 下載量已達數百萬次,登上 Apple App Store 榜首。The Verge 指出,這類 AI 助理不只拿使用者自己的資料,還會收集使用者身邊人的資訊——朋友、家人,甚至五年前約會過的物件,而這些人從未表示同意。文章把 Muse 歸入消費電子中日益普遍的「處處窺探」趨勢,並提到其虛擬形象帶來的不適感。
由 Kubernetes 建立者 Craig McLuckie 和 Joe Beda 創辦的 Stacklok 推出雲原生 agent harness Mecatl,6 月起在 GitHub 開源。Mecatl 把 agent loop 與客戶端、模型提供商、狀態儲存和執行環境解耦,會話與記憶不再以 JSONL 檔案躺在本地磁碟,而是放進雲端可管理的系統,供企業集中治理。
Meta 發言人確認正裁減一批今年 6 月從 AI 安全初創公司 Virtue AI 招聘來的員工,入職僅四個月,理由為工作風格不合。這批人包括 UC Berkeley 教授宋曉冬與 Virtue AI 另兩位創始人 Bo Li、Sanmi Koyejo,6 月加入 Meta 超級智慧實驗室;報導未確認宋曉冬等是否全部離職,團隊尚未回應,具體分歧未披露。MIT Sloan 2019 年研究顯示,被收購員工入職第一年內離職率為 33%,常規招聘員工為 12%。
Meta 發布新一代旗艦模型家族 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full,官方稱這是其迄今能力最強的模型系列。據 Artificial Analysis 智慧指數,Muse Wonder Full 得 56 分,僅落後 Claude Opus 5.5 兩分,超過 GPT-6 Astra 與 Gemini 4 Argon,主打快速回應的 Muse Wonder 為 52 分。
Meta 披露其 Muse 系列基礎模型(含 Muse Wonder)在俄亥俄州 New Albany 的千兆瓦級超算叢集 Prometheus 上完成訓練。該叢集擁有數十萬塊 GPU,預訓練 goodput 達 85% 以上、強化學習 90% 以上,Muse Wonder 訓練期間平均約 4.7 萬 GPU 小時才出現一次中斷。Meta 還附上了介紹 Prometheus 技術細節的連結。
Meta Omnilingual ASR 被《時代》評為 2026 年度最佳發明之一。這套模型系列可為 1600 多種語言提供語音識別能力,其中 500 種低覆蓋語言此前從未被任何 ASR 系統支援。Meta 表示,多數 ASR 系統只覆蓋網際網路語料充足的語言,此次發布是邁向通用轉錄系統的重要一步。
Meta 發布開源權重大模型 Muse Spark Open,816B 引數、42B 啟用、1M 上下文,原生多模態,面向程式碼與智慧體任務。該模型與蘋果合作,用 MLX 針對 Apple 晶片統一記憶體架構最佳化,兩臺 512G 的 M5 Ultra Mac Studio 即可本地執行,但兩臺機器售價已超過 4 萬美元。