MetaがAI新機能を導入、若年層を惹きつけるため。アップデートには、静止画をアニメーション化する動的アバターや、テキスト投稿の視覚的表現強化が含まれます。....
Metaは若年層をターゲットに、動的アバターやテキスト背景などのAI機能を導入し、視覚的体験を個性化。TikTokとの競争に対応し、ブランドの高齢化問題に取り組む。....
MetaはInstagram、Facebook、WhatsApp向けに有料サブスクリプションを計画。AI機能強化版や専用生産性ツールを提供し、基盤機能は無料のまま、有料で高度な体験を提供。....
Metaは、FacebookのAI写真編集アドバイス機能が米国およびカナダで全面的にリリースされたことを発表しました。この機能は、ユーザーが共有していないカメラアルバムの写真にアクセスし、編集の提案を行い、AIで最適化された画像をダイナミックまたはストーリーに投稿するよう促します。今年の夏にテストが実施され、アプリを開くたびに、カスタマイズされたクリエイティブな推奨を行うためにクラウド処理の権限を許可するリクエストが表示されました。
無料オンラインツールで、Instagram、Facebookなどメタの動画ウォーターマークを即座に削除できるAI駆動で、ぼかしのない対応。
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JarveeProは、Instagram、Facebook、YouTubeなどのプラットフォームをサポートする、複数プラットフォームのソーシャルメディア管理および自動化ツールです。
KonradBRG
このモデルは、FacebookAI/xlm-roberta-largeを多言語テキストで微調整したジョーク評価モデルで、ジョークの品質とユーモア度を評価するために特化しています。評価セットで0.4005の正解率と5.0327の二乗平均平方根誤差を達成しています。
facebook
SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割ベースモデルで、テキストまたはビジュアルプロンプト（点、ボックス、マスク）を利用して、画像とビデオ内のオブジェクトを検出、分割、追跡することができます。前代と比較して、SAM 3はオープンボキャブラリ概念のすべてのインスタンスを詳細に分割する機能を導入し、大量のオープンボキャブラリプロンプトをサポートし、SA - COベンチマークで人間の性能の75 - 80％を達成しています。
woodBorjo
このモデルは、facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instanceをqubvel-hf/ade20k-miniデータセットでファインチューニングしたインスタンスセグメンテーションモデルです。このモデルは、ADE20K-miniデータセットのシーン理解タスクに特化して最適化されており、インスタンスセグメンテーションタスクで良好な性能を発揮します。
sahirp
このモデルは、FacebookのDETR-ResNet-50-DC5物体検出モデルをファッションデータセットでファインチューニングしたバージョンで、ファッションアイテムの検出と分類に特化しています。モデルはFashionpediaデータセットで最適化されており、服装やアクセサリーなどのファッションアイテムを識別できます。
MobileLLM-ProはMetaが開発した10億パラメータの効率的なデバイス側言語モデルで、モバイルデバイスに最適化されており、128kの文脈長をサポートし、高品質の推論能力を提供します。このモデルは知識蒸留技術を用いて訓練され、複数のベンチマークテストで同規模のモデルを上回り、ほぼ無損失の4ビット量子化をサポートします。
MobileLLM - R1はMetaが公開した高効率推論モデルシリーズで、140M、360M、950Mの3種類の規模があります。このモデルは数学、プログラミング、科学問題に特化して最適化されており、パラメータ規模が小さいにもかかわらず、大規模モデルと同等またはそれ以上の性能を実現しています。
MobileLLM-R1はMetaが発表した高速推論用の言語モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学的問題解決に特化しています。このモデルはパラメータ規模が小さいにもかかわらず、優れた性能を発揮し、完全な訓練レシピとデータソースを提供して再現研究をサポートします。
MobileLLM - R1はFacebookが開発した高効率推論モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学問題の解決に特化しています。このモデルは約2Tの高品質ラベル付きデータのみで事前学習を行ったにもかかわらず、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しまし。
MobileLLM-R1は、数学、プログラミング、科学の問題に特化した効率的な推論モデルシリーズで、少ないトレーニングデータで優れた性能を実現し、完全なトレーニングレシピとデータソースを提供します。
MobileLLM-R1はMetaが開発した効率的な推論モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学の問題解決に特化しています。このモデルは140M、360M、950Mの3つの規模のバージョンを提供し、優れた推論能力と再現性を備えています。
MobileLLM-R1はMobileLLMシリーズの高効率推論モデルで、数学、プログラミング、科学問題に特化して最適化されています。パラメータ規模が小さいにもかかわらず、より高い精度を実現し、低トレーニングコストと高効率の特徴を持っています。
MapAnythingはエンドツーエンドでトレーニングされたTransformerモデルで、複数のモードを入力として受け取り、シーンの分解測度3D幾何構造を直接回帰することができます。このモデルは、多画像SfM、多視点立体視、単眼測度深度推定など、12種類以上の異なる3D再構築タスクをサポートしています。
DINOv3は一連の汎用的な視覚基礎モデルで、微調整なしで幅広い視覚タスクで専用の最先端技術を上回ることができます。このモデルは高品質の密集特徴を生成でき、様々な視覚タスクで優れた性能を発揮し、以前の自己監督型および弱監督型基礎モデルを大幅に上回っています。
DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用視覚基礎モデルで、微調整することなく幅広い視覚タスクで専用の最先端モデルを上回ります。このモデルは自己教師付き学習方式を採用し、高品質の密集特徴を生成し、画像分類、セグメンテーション、深度推定などの様々なタスクで優れた性能を発揮します。
DINOv3はMeta AIが開発した多機能ビジュアル基礎モデルで、微調整なしで幅広いビジュアルタスクで専用モデルを上回ります。このモデルは高品質な密集特徴を生成でき、様々なビジュアルタスクで優れた性能を発揮し、これまでの自己監督型および弱監督型の基礎モデルを大幅に上回っています。
DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用ビジュアル基礎モデルで、微調整を行わずにさまざまなビジュアルタスクで専用の最先端モデルを上回ることができます。このモデルはVision Transformerアーキテクチャを採用し、16.89億枚のウェブ画像で事前学習されており、高品質の密集特徴を生成でき、画像分類、セグメンテーション、検索などのタスクで優れた性能を発揮します。
DINOv3は一連の汎用的な視覚基礎モデルで、微調整なしで幅広い視覚タスクで専用の最先端モデルを上回ります。このモデルは自己監督学習方式を採用し、高品質の密集特徴を生成し、様々な視覚タスクで優れた性能を発揮し、これまでの自己監督および弱監督基礎モデルを大幅に上回っています。
DINOv3は一連の汎用的な視覚基礎モデルで、微調整なしで幅広い視覚タスクで専用の最先端技術を上回ります。このモデルは自己監督学習によって高品質な密集特徴を生成し、様々な視覚タスクで優れた性能を発揮し、これまでの自己監督および弱監督の基礎モデルを大幅に上回っています。
MetaCLIP 2 (worldwide) は、Transformerアーキテクチャに基づく多言語ゼロショット画像分類モデルで、世界中のビジュアル言語理解タスクをサポートし、トレーニングなしで画像を分類する能力を実現します。
nvidia
ESM - 2はNVIDIAがFacebook ResearchのオリジナルESM - 2モデルを基に、TransformerEngineライブラリを使って最適化したタンパク質言語モデルで、数値精度の範囲内で同じ重みと出力を持ち、タンパク質配列分析タスクに適しています。
Facebookページ管理MCPサーバー
yt-dlp-mcpは、yt-dlpを統合したMCPサーバーの実装で、YouTube、Facebook、TikTokなどの複数のプラットフォームをサポートし、LLMに動画と音声コンテンツのダウンロード機能を提供します。
MCPとFacebook idbの統合ツールで、iOSデバイスの自動管理を実現します。
これは、Facebookの公開広告ライブラリを検索および分析するためのMCPサーバープロジェクトで、Claudeなどのツールを通じて企業の広告配信状況を照会できます。広告の数、タイプ、コンテンツ分析、および競合他社との比較などの機能があります。
SocialAPIs MCPサーバーは、AIエージェント向けに設計された統一ソーシャルメディアAPIで、Facebookなどの複数のプラットフォームのデータアクセス機能を提供し、ブランドモニタリング、競争分析、コンテンツ戦略などのアプリケーションシーンをサポートします。
MCPサーバーの実装で、ビデオ文字起こし機能（YouTube、Facebook、TikTokなど）を提供し、LLMsと統合できます。
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