Meta AI
以下是这五所大学正在攻克的难题：
@Caltech：深化合作，测试大语言模型能否加速数学与物理科学领域的创新研究——挑战 AI 在严谨科学领域的能力边界。
@OhioStateMed：开发 AI 工作流辅助放射科医生筛选 X 光片，构建用于早期心力衰竭检测的 AI 工具，以及开发由临床医生引导的阿尔茨海默症诊断工具。
@LSU：应用 AI 改进婴儿气管切开术的非接触式监测、神经外科手术效果以及医护人员的 VR 培训等。
@IndianaUniv：应用开源权重模型改进母婴护理与学习，重点开发适用于网络连接受限且能满足多样化认知需求的工具。
@UTHealthHouston：利用我们最小的开源权重模型之一 Muse Glimmer，支持改善脑癌治疗的项目以及医疗环境下的智能体基准测试。
今天，我们宣布将为加州理工学院、俄亥俄州立医学院、路易斯安那州立大学、印第安纳大学及德克萨斯大学休斯顿健康中心提供研究支持，助力推动科学与医学领域的突破性进展。
作为对高校科研人员支持的一部分，我们将开放一系列模型的使用权限，包括最新的 Muse 系列（Muse Wonder 和 Muse Spark）、开源权重模型（Muse Glimmer 和 Muse Spark Open）、计算机视觉模型（如 SAM、V-JEPA 和 DINO），以及我们的多语言通信模型 SeamlessM4T。
我们很高兴能支持这五所大学，助力他们利用我们的模型加速开展重要的研究工作。
详情请见我们的研究博客：https://t.co/1E55HDKbTS
今天，我们发布了 Muse Glimmer 的技术报告。这是一款 30B 参数的开源权重模型，专为在消费级硬件上执行智能体任务而设计。
该模型通过 4-bit 量化，可以在配备单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上流畅运行。在工具使用和多步规划能力方面，它领先于同等规模的开源模型。
阅读关于模型架构、蒸馏方案、量化技术等更多细节：https://t.co/H7n9qeDhxn
我们的 Muse 基座模型（包括 Muse Wonder）是在位于俄亥俄州新奥尔巴尼的吉瓦级超算集群 Prometheus 上训练完成的。
在拥有数十万个 GPU 的超级集群中，哪怕只有一个性能欠佳的主机都会拖慢整个训练进程。为此，我们为 Prometheus 构建了极具规模韧性的架构：在 Muse Wonder 的训练过程中，预训练的有效吞吐量达到 85% 以上，强化学习达到 90% 以上，平均中断间隔时间约为 4.7 万 GPU 小时。
点击了解驱动 Prometheus 的核心技术：https://t.co/WSFODnGRST
我们很荣幸地宣布，Meta Omnilingual 自动语音识别 (ASR) 技术入选了《时代》杂志“2026 年度最佳发明”！
Meta Omnilingual ASR 是一套模型系列，可为超过 1,600 种语言提供 ASR 功能，其中包括 500 种此前从未被任何 ASR 系统支持过的低资源语言。
大多数 ASR 系统仅专注于互联网数据丰富的少数几种语言，而此次发布标志着我们在构建真正通用的转录系统方面迈出了重要一步。
了解更多详情：https://t.co/PPdTp8RIKt
为降低先进模型的使用门槛，Muse Spark Open 已针对搭载最新 MLX 框架的两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 完成优化。它还支持 SGLang、vLLM 等主流推理引擎，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片进行了优化。开发者还可以利用 PyTorch（包括用于微调的 TorchTitan）对模型进行进一步定制。
Muse Spark Open 今日已上线，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台使用。
您可以在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载模型权重。
权重基于 Muse 模型许可协议发布，其有限的商业条款允许许多开发者免费使用该模型。
访问我们的研究博客了解更多详情：https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open
下载权重：https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open
今天，我们发布了 Muse Spark Open，这是迄今为止能力最强的美国开源权重模型。
它专为编程和智能体任务打造，擅长处理长程任务、复杂软件工程及多步推理。
模型核心规格：
→ 总参数 816B / 激活参数 42B
→ 100 万 token 上下文窗口
→ 原生支持文本、图像、视频和音频的多模态能力
Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 在个人及专业智能体任务中均达到了业界领先（SOTA）水平。
通过我们的研究员博客了解更多详情：https://research.meta.ai/blog/muse-wonder https://twitter.com/AIatMeta/status/2110517571149807685
观看 @finkd、@alexandr_wang 与 @collision 的完整对话：
https://x.com/collision/status/2109714250226905248
我们正在探索 AI 如何加速健康科学研究。
虽然 AI 在数学等形式科学领域取得了重大突破，但健康数据科学高度依赖不完美的现实世界数据，以及在研究队列、变量和因果假设方面做出的关键决策。
为了探索 AI 如何辅助健康研究人员，我们构建了一个以人为核心的研究框架。该框架由 Muse Spark 1.3 和 Muse Wonder 提供支持，可访问 500 万份回顾性去隐私电子健康记录及公开数据。一组医学专家利用该系统进行原创研究，在保持对科学决策拥有完全自主权的同时，加速了假设生成、代码执行和论文撰写过程。
今天，我们分享通过此次探索产出的 10 篇研究论文，涵盖心脏病学、肿瘤学、传染病学、急诊医学等领域。
欲了解更多详情，请阅读我们的研究博客：https://t.co/26l6Du6vIk
从重建根基到探索前沿，仅用14个月 🚀
为了量化模型处理陌生任务的能力，我们将后训练阶段所学任务的推理侧计算缩放（test-time compute scaling）与其它任务进行了对比。
两款模型在分布外（OOD）的提升趋势相似，但在相同的分布内（ID）得分下，Muse Wonder Full 在陌生任务上的表现优于 Muse Spark 1.3 的趋势预测。我们将这种性能提升归功于更强大的基座模型，它能将后训练带来的收益更有效地迁移到未预见的任务中。
实现个人超智能需要对齐与安全方面的深度投入，并要求模型能谨慎处理隐私信息且抵御滥用。我们训练的 Muse Wonder 系列在两方面均处于领先地位，具备抵御对抗性指令的能力并能严谨处理隐私信息。
我们希望 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 能赋予更多人追求梦想、创造理想世界的力量。
欲了解详情，请阅读我们的研究博客：https://t.co/koe89SLiDU
Muse Wonder 凭借以下两点，能够胜任智能体日常面临的长期、多步骤任务：
-> 主动记忆 (Active Memory)：跨对话保留上下文，并在需要时自动调用。
-> 主动专注 (Active Focus)：在任务变得复杂时，引导模型持续朝着目标努力——尝试新方法、克服障碍并直至完成任务。
我们隆重推出 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。这是我们迄今为止功能最强大的模型系列，两者均为前沿模型，旨在为个人及专业智能体任务提供顶尖性能。
Muse Wonder 现已通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 则面向 Muse Code 订阅用户开放。此外，Muse Wonder 即将为我们的个人智能体产品 Muse 提供支持，并优先向订阅用户推出。
6️⃣ 非结合代数：团队与 Muse Spark 合作，为一项受生物学启发的数学结构拟议规则找到了反例。随后，他们进一步开发出一种替代性的刻画方式，并由研究人员进行了验证与完善。
阅读论文：https://t.co/DTBm18sRpk
更多详情请见我们的研究博客：https://t.co/J0e9snbE8Q
在 AI 模型于数学、物理和化学五项竞赛中取得金牌级表现后，我们提出了一个更难的问题：当面对真正开放且尚无既定解题路径的问题时，AI 是否也能有所作为？
在过去的几个月里，数学家们通过常规聊天界面使用 Muse Spark 1.1 和 1.2 的“思维模式”进行协作，在没有任何定制科研辅助框架的情况下尝试寻找这些问题的解法。
我们的目标并非大量产出论文，而是为研究人员赋能。每一次协作都遵循相同的原则：由数学家引导研究，再由第二组数学家进行评审；每篇论文都会注明哪些段落主要由人类或 AI 起草，并对所基于的前人研究予以致谢。对于其他团队独立解决相同问题的情况，我们也同样认可他们的成果。
今天，我们分享此次协作产生的六篇论文。
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In the past 6 months...
- Muse Spark
- Muse Image
- Muse Video
- Muse Spark 1.1
- Meta Model API
- Muse Glimmer
- Muse Spark 1.2
- Muse Code
- Muse Spark 1.3
- Muse
...and we’re just getting started. 🚀 https://twitter.com/AIatMeta/status/2104579386024603826
我们将 Muse Realtime Avatar 与两款领先的商业数字人系统在各自的实时通话产品中进行了直接对比。测评人员与身份一致的数字人进行 2-3 分钟对话后，从视觉质量、音画同步度、角色一致性和动作神态等方面进行了评估。结果显示，Muse Realtime Avatar 在综合偏好度上胜出。
欢迎阅读我们的研究博客，深入了解 Muse Realtime Avatar：https://t.co/pVq9K0fxCG
@finkd 刚刚发布了 Muse Realtime Avatar。这项实时具身技术能将 Muse Realtime Voice 转化为富有表现力、可交互的数字人。
Muse Realtime Avatar 为 @Muse 带来了全新的交互体验，首先将实现实时对话。
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#MetaConnect
今天，我们推出了个人 AI 智能体 https://t.co/KLJSHpx0pZ，并发布了一篇关于如何构建系统安全性的深度解析。
随着使用时间的增加，AI 智能体会逐渐了解你并掌握大量个人背景信息。这正是它强大的原因，也是我们致力于让 Muse 兼具安全性、可靠性与私密性的初衷。
点击此处阅读全文：https://t.co/BNberfu4Zc
虽然 Kaggle 竞赛展示了 AIRA₃ 在特定领域的实力，但该系统只需更改任务定义即可实现跨领域泛化。在内部基准测试中，AIRA₃ 将生产级 GPU 内核的延迟降低了 27%；在另一项 Kaggle 竞赛中，它将 4000 年前的阿卡德语泥板翻译成英语，并取得了金牌级表现。
我们尚处于起步阶段，挑战依然艰巨。但我们坚信，一个能够实现知识复利的系统才是正确的选择。随着开发的深入和规模的扩大，我们对其加速 AI 研究并实现递归自我改进的潜力充满期待。
AIRA₃ 不依赖中央控制器，而是在各自隔离的环境中运行多个长效智能体（模型对 + 代码执行环境），并通过两个共享底层进行异步协作：
1️⃣ 用于分享假设与发现的论坛
2️⃣ 用于存储解决方案产物的共享文件系统
各个智能体通过协作、分享发现并在彼此的工作基础上进行迭代。如下图所示，该系统利用计算实现知识复利，并随时间推移不断提升性能。随着每个智能体自主决定基于哪些发现进行构建，搜索策略会动态涌现。
我们在 AIRA₃ 正赛中采用了模型集成方案，并在赛后使用其他几种模型进行了评估。排名第 8 的金牌集成方案由 GPT 5.5 (搭配 OpenCode) 和 Claude 4.8 (搭配 ClaudeCode) 组合而成。
赛后评估显示，Muse Spark 1.2 (搭配 MuseCode) 也达到了金牌水平；而 Muse Spark 1.1 (搭配 OpenCode) 和 GLM 5.2 (搭配 OpenCode) 则均达到了银牌水平。这些赛后提交的模型同样在与正赛相同的私有测试集上进行了外部评分。
为测试我们在拓展 AI 研究前沿方面的进展，今年 6 月，我们将下一代自主 AI 研究系统 AIRA₃ 投入到 NVIDIA 主办的一场 Kaggle 实战竞赛中，旨在微调一个 30B 的 Nemotron 模型。此次挑战的核心是提升模型的推理能力——所有参赛者获取的信息相同，并由外部基于私有测试集进行评分。
AIRA₃ 在约 4,000 支队伍中排名第 8 并荣获金牌，表现优于同样使用前沿工具的人类选手。
我们认为，这释放了一个可靠的信号：AIRA₃ 能够以接近人类专家的水平，提升 AI 模型的特定能力。
支持最强推理能力的 Muse Spark 1.3 现已上线 Muse Code 和 Meta Model API 👇
Muse Spark 1.3 今日起在 Muse Code 和 Meta Model API (https://t.co/EMi0nXEvtz) 上线。安全测试完成后，max reasoning 功能也将很快推出。
了解更多：https://t.co/I0IjQwpd8Q
更多更新即将发布，包括更大规模的模型、Muse Spark 开源权重等。敬请期待！🚀
我们很高兴发布 Muse Spark 1.3。该版本提升了智能体（agentic）与编程任务的表现，并更加注重实际应用。
核心能力：
→ 支持在单一会话中跨多个工作流进行长程任务处理
→ 更主动的用户协作：包括提出澄清问题、遇到障碍时及时提示、以及在执行关键操作前进行确认
→ 对自身能力边界有更准确的认知，减少幻觉现象
→ 内部测试显示，与 Muse Spark 1.2 相比，工具调用减少约 20%，Token 消耗降低约 25%
Muse Voice Transcribe is available today via Meta Model API, Meta AI for Mac, and Muse Code.
Learn more: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-voice-transcribe
Muse Voice Transcribe 是 Muse Spark 系列的自回归多模态大语言模型。音频以 80ms 为单位（12.5 Hz）进行处理，每个分块对应一个 token；在每个时间片，模型会决定是继续监听还是输出文本。通过结合字错率与延迟奖励的强化学习，模型实现了自适应延迟：在难词上等待更久，而在易读词上则尽早输出，从而实现逐词权衡准确率与延迟。
通过自适应延迟技术，Muse Voice Transcribe 在以完成最终转录时间衡量的速度与准确度权衡中，达到了帕累托前沿。https://twitter.com/AIatMeta/status/2094839240748138978
隆重推出 Muse Voice Transcribe，这是 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）推出的首款实时音频感知模型。
Muse Voice Transcribe 支持实时流式语音识别（ASR）、20 人以上的说话人日志识别以及端点检测。它具备多语言能力，支持无缝语种切换，并可通过语言、关键词及上下文偏置来提升准确率。
该模型在 @ArtificialAnlys 流式语音转文本测试及公开说话人日志基准测试中均位列第一。
以下是 Muse Spark 1.1 和 1.2 在 Plywood Whale 上生成的作品：https://research.meta.ai/wild-artifact-bench/plywood-whale https://twitter.com/AIatMeta/status/2090505423212401010
以下是 Muse Spark 1.1 和 1.2 在 Cat Mesh 上生成的产物：
https://research.meta.ai/wild-artifact-bench/cat-mesh
https://twitter.com/AIatMeta/status/20905
今天，我们预告了内部评估框架 WildArtifactBench。该框架旨在通过多种交付格式，评估智能体处理复杂现实任务的能力。
它不采用严格的标准答案评分准则，而是利用人类和智能体偏好评判者的胜率与 Elo 分数，从而扩大了在实际多模态工作流中的任务覆盖范围。
我们正在发布 WildArtifactBench 中的 10 个任务，这是我们在衡量多模态智能体实际应用价值方面迈出的重要一步：https://t.co/UIpdcw8JF2
Muse Spark 为机器人带来了空间智能。其特定版本可作为机器人的大脑与调度中心：接收用户指令、解析工具调用并观察结果，循环执行直至任务完成。
如演示所示，Muse Spark 1.2 能为整理桌面的双臂机器人规划子任务，它能精准区分发刷与化妆刷，并将口红放入抽屉。
在内部，Muse Spark 已应用于包括媒体生成在内的多个领域。例如，该模型可与 Muse Image 协作进行智能体化媒体生成，并为 Muse Image 和 Muse Video 生成详细的描述性文本作为训练数据。此外，Muse Spark 还能将原始文本、图像和视频内容转化为信号与洞察，供下游应用使用。
查看更多 Muse Spark 1.2 的评估与演示：https://research.meta.ai/blog/multimodal-intelligence-of-muse-spark-1-2
Muse Spark 1.2 支持广泛的多模态任务，涵盖从“视觉转代码”到“感知转动作”的多种场景。它还具备强大的音视频理解能力，可支持企业级应用中常见的重视频工作流。
今天，我们将通过全新的评测与演示，展示该模型在视觉理解和推理方面的广泛能力。
首先来看一段演示：Muse Spark 如何通过解析多模态观测数据并调用工具，引导机器人在非结构化环境中穿行以寻找一只橡皮鸭。
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🔗 在 @huggingface 下载 Muse Glimmer：https://huggingface.co/meta-models
🔗 阅读技术博客：https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model
🔗 获取相关资源：https://developer.meta.com/ai/models/muse-glimmer/
本地智能体若要具备实用性，生成延迟必须足够低，以保证工作流的连续性。
为了在不损失质量的前提下让 Muse Glimmer 在消费级硬件上运行，我们通过量化将语言模型压缩至 20GB 以下，并利用轻量级的 DFlash 草拟（drafter）模型来加速 Token 生成。因此，Muse Glimmer 的响应速度足以支持流畅对话和实时智能体交互，且全程完全在您的设备本地运行。
Muse Glimmer 只需一条自然语言指令，即可端到端完成多步智能体任务。
在此演示中，它通过网络工具调用自主发现本地 Home Assistant 实例，查询设备 API，从零开始编写响应式 HTML/CSS/JS 控制面板，并部署本地服务器进行验证。
隆重推出 Muse Glimmer，一款针对本地、常驻智能体（Agent）工作流优化的开源 30B 参数模型。
与同规模的领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体应用场景和基准测试中表现强劲。它专为在 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC 等消费级硬件上完全运行而设计。
秉承分享基础 AI 研究的传统，我们将以宽松的 Apache 2.0 协议发布模型权重。
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为了验证我们在推理能力上是否取得了实质性进展，我们让 AI 模型参加了五项 STEM 奥林匹克竞赛。
成绩如下：
🏅 亚洲物理奥林匹克竞赛 (APhO)：理论考试满分
🏅 国际物理奥林匹克竞赛 (IPhO)：理论考试满分
🥇 国际数学奥林匹克竞赛 (IMO)：金牌
🥇 国际化学奥林匹克竞赛 (IChO)：金牌水平
🥇 罗马尼亚数学大师赛 (RMM)：金牌水平
奥赛题目难度极高，需要深层的推理链、创造性洞察和严密的逻辑论证。为测试纯粹的推理能力，我们禁止使用任何工具，即不进行搜索、编程或使用计算器。
我们对参赛选手及竞赛委员会深表敬意，并感谢他们为我们参与测试提供的支持。
展示一下 Muse Code 的多模态视觉编程能力。在此演示中，用户向终端输入一段房屋漫游视频（mp4 格式），Muse Code 即可解析视频并生成一个视觉效果丰富、具备预订功能的网站。 https://twitter.com/AIatMeta/status/2085084718416949323
Muse Spark 1.2 今日正式上线 Muse Code 和 Meta Model API，并扩大了全球访问范围。更多新功能也即将推出。
➡️ 了解更多：https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2
Muse Spark 1.2 的编程能力较前代显著提升。通过大幅增加编程任务的训练算力并拓展环境多样性，我们在代码生成、复杂调试及端到端开发者工作流方面实现了优化。该模型与 Muse Code 进行了协同训练，旨在提升两者配合时的性能，并重点针对全仓库生成、大型项目和自动研究等任务进行了强化。
隆重推出 Muse Code (beta) —— 一款专为长程软件工程打造的终端编程智能体，由全新的 Muse Spark 1.2 模型驱动。
Muse Code 能够通过持久化的子智能体，在大型代码库中规划、实现并验证复杂的跨文件变更。这些子智能体可以更快速、更精准地解决难题，且极少需要人工干预。
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底层实现上，Muse Code 将简单的智能体循环与持久化的异步后台智能体相结合。这些智能体在整个会话期间保持活跃，负责执行后续步骤、避免冗余的信息收集，并减少处理复杂任务时的人工干预。
通过只增不改的本地事件日志，系统记录了每一次模型调用、工具运行、审批和编辑，从而实现了运行时的精确回放，并确保长时工作流在重启后依然安全可靠。
我们邀请了几位行业领袖抢先体验 Muse Spark 1.1，听听他们的评价：https://t.co/66Evscf2TM
Muse Spark 1.1 在感知与多模态推理方面表现卓越，能够分析视听输入，在长工作流中保持细节完整，并在真实执行环境中执行任务。它在视觉转代码生成、丰富的图文/视频描述以及智能体化计算机操作方面尤为出色。
在本次演示中，Muse Spark 1.1 通过手机拍摄的视频提取关键照片并分析产品，从而代用户操作浏览器，在 Facebook Marketplace 上完成商品发布。
Muse Spark 1.1 已广泛应用于 Meta 的编码与研究工作流，在 Meta 内部编码基准测试中，其表现足以媲美顶尖模型。目前，我们的研究人员正利用 Muse Spark 1.1 来实现模型开发与评估任务的自动化。 https://t.co/ME28wXs9Ut
我们很高兴推出 Muse Spark 1.1，这是对今年早些时候发布的初代 Muse Spark 模型的重大升级。
随之发布的还有全新 Meta Model API 的公开预览版，开发者可通过该 API 调用 Muse Spark 1.1。
该模型现已上线 Meta AI 应用及 https://t.co/wHkMPH82ZH，并支持“思考”（Thinking）模式。
了解详情：https://t.co/zGcA3XaWpN
来自 @finkd —— Muse Spark 1.1 正式上线。
Muse Image 学会了通过联网搜索，使生成的图像能够基于事实、实时信息和视觉参考。联网搜索功能提升了涉及现实知识与事实类别的图像生成准确度。
详情请见此推文串：https://t.co/b3Ov067nuQ
Muse Image 能够根据提示词中的多个参考图组合元素，包括人物、物体、服装、风格和环境。它支持在提示词中交替使用文本与图像，以实现复杂的图像构图。
查看此系列推文：https://t.co/UbLzdW19za https://t.co/hUG5qk7UsP
隆重推出 Muse Image 和 Muse Video，这是由 Meta Superintelligence Labs 开发的首批媒体生成模型。
Muse Image 是我们迄今为止最先进的图像生成模型。它能精准遵循指令、进行精细编辑、结合多重参考进行构图，并能利用 Instagram 的社交语境。此外，它还为图像生成带来了智能体工具调用能力，并与 Muse Spark 实现集成。
您可以在 Meta AI 应用及网页端，以及 Instagram Stories 和 WhatsApp 中试用 Muse Image。首批将在部分国家上线，更多地区即将推出。
今天，我们还将预览 Muse Video。它基于与 Muse Image 相同的预训练基础构建，能够提供卓越的视觉保真度并支持原生音频。
了解更多详情：https://t.co/QtKDPDZP5v
@bcbl_ 澄清一下，Brain2Qwerty v1 已于今日早些时候在 @NatureNeuro 发表。
为助力神经科学突破，我们将发布 Brain2Qwerty v1 和 v2 的完整训练代码，合作伙伴 @bcbl_ 将发布 v1 数据集。
点击此处了解详情并探索相关资源：https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=video&utm_campaign=brain2qwertyv2
我们利用 9 名志愿者在佩戴 MEG 设备打字时录制的约 22,000 个句子（每人 10 小时）训练了 Brain2Qwerty v2。
通过对 MEG 原始脑信号进行端到端深度学习并微调大语言模型，该系统有效地弥合了噪声神经数据与连贯语言之间的鸿沟。
结果令人振奋：
- 所有参与者的平均词准确率为 61%
- 表现最佳的参与者词准确率达 78%，且超过 50% 的句子解码错误在 1 个词以内
- 性能随数据量呈对数线性增长
我们很高兴分享非侵入式脑机文本解码器研究的又一重大里程碑：Brain2Qwerty v2。
在今日于《Nature》发表的 v1 版本基础上，Brain2Qwerty v2 是目前性能最强的端到端流程，能够实现从原始脑信号到句子的实时解码。它实现了从字符级向单词及语义层级的跨越，从而确保了整体沟通的准确性。
我们相信，这项研究有望为数百万因脑损伤或疾病而无法进行交流的人带来改变。
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今天，我们宣布与 Amazon Web Services (AWS) 达成合作，将数千万个 AWS Graviton 核心引入我们的计算资源组合。
此次合作标志着我们多样化 AI 基础设施的进一步扩张，将助力扩展 Meta AI 及面向数十亿用户的智能体（agentic）体验背后的系统。
了解更多：https://about.fb.com/news/2026/04/meta-partners-with-aws-on-graviton-chips-to-power-agentic-ai/
推介 Muse Spark，这是由 Meta Superintelligence Labs 开发的 Muse 模型家族的首款模型。
Muse Spark 是一款原生多模态推理模型，支持工具调用、视觉思维链及多智能体编排。
Muse Spark 即日起可在 https://meta.ai/ 和 Meta AI 应用中使用。同时，我们正通过 API 向特定合作伙伴提供私测版本，并计划在未来开源该模型的后续版本。
了解更多：https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=image&utm_campaign=spark