Meta Muse Spark 1.3 在 Artificial Analysis 编码智能体指数中与 Claude 组合对比评测结果公布
Artificial Analysis 编码智能体指数显示，Meta Muse Spark 1.3 (max) 在 Muse Code 下得 68 分，仅次于 Claude Code + Opus 5...
排序
WhatsApp 如何用端到端加密与可验证性构建 Scam Alert 诈骗提醒功能
WhatsApp 推出可选功能 Scam Alert，通过端到端加密保护下在设备端运行机器学习模型，识别潜在诈骗消息，且消息内容不会离开设备或自动上报。该功能遵循仅设备端处理、无自动上报、用户控制三大...
MTIA 300：Meta 首款内置 NIC 与通信卸载引擎的训练芯片
Meta 发布 MTIA 300，这是其自研加速器家族中首款针对推荐与排序模型训练优化的芯片。芯片封装内集成 12 个 800 Gbps RDMA NIC，提供 1.2 TB/s 总 I/O 带宽，并...
Meta 发布 Muse Spark 1.3，智能体与科学推理能力提升
Meta 发布 Muse Spark 1.3，是五个月内第四个 Muse Spark 版本。xhigh 版在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 61 分...
SGLang 重构 CUDA Graph 支持，Breakable CUDA Graph 成 prefill 默认方案
SGLang 重构 CUDA Graph 支持，通过 runner/backend 接口拆分使不同捕获策略可复用。其社区首创的 Breakable CUDA Graph（BCG）现为 prefill ...
SGLang 为 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，针对本地智能体工作流优化推理
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文...
开源模型生态的未来：Nvidia 押注“教所有人炼 token”
开源模型生态正日益依赖 Nvidia 的资助，其已投入 260 亿美元推动近乎开源的模型开发，以扩大推理芯片需求。若此路径不奏效，开源模型将转向效率、可修改性等长尾场景，与闭源模型分化。同时，基础模型...
MetaRoCE：为 AI 规模以太网打造的全新 RDMA 传输协议
Meta 设计并开源了 MetaRoCE，一个专为 AI 工作负载在通用以太网上打造的 RDMA 传输协议，已通过 Open Compute Project（OCP）发布规范、参考软件实现和合规测试套...
扎克伯格：超级智能应人人可用
我相信每个人都应能使用超级智能，我撰写了一篇长文，阐述 Meta 为所有人构建积极未来的理念与价值观。http://meta.com/thefutureisforeveryone
Meta 发布开源模型 Muse Glimmer
推出 Muse Glimmer，一款开放权重、300 亿参数的模型，专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色，并设计...
