8月23日,Meta在官网宣布开源多语音、语言翻译大模型SeamlessM4T。SeamlessM4T支持100种语音、语言翻译,实现语音到文本、语音到语音、文本到语音和文本到文本的多模式翻译。SeamlessM4T集成了Meta之前发布的NLLB、MMS等翻译模型,使用270,000小时对齐语音文本数据进行训练,是目前最大、功能最全的开源翻译模型。
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在最近的联邦贸易委员会（FTC）对 Meta 的反垄断审判中，硅谷与媒体之间长期存在的紧张关系再次浮出水面。审判期间，Meta 的首席律师马克・汉森(Mark Hansen)在对 FTC 关键经济专家斯科特・亨菲尔(Scott Hemphill)的激烈交叉询问中提到，亨菲尔曾在2019年与 Facebook 联合创始人克里斯・休斯(Chris Hughes)和前拜登官员蒂姆・吴(Tim Wu)一起向监管机构提出对 Meta 进行反垄断调查的建议。汉森在法庭上展示了这一调查提案的幻灯片，其中提到两位记者的 “公众认可”，即卡拉・斯威舍（Kara Swisher）和奥姆
近日，Meta 的 FAIR 团队与佐治亚理工学院合作开发了 CATransformers 框架，旨在将碳排放作为 AI 系统设计的核心考量。这一新框架通过联合优化模型架构和硬件性能，显著降低了 AI 技术的总碳足迹，为实现可持续的 AI 发展迈出了重要的一步。随着机器学习技术的迅速普及，从推荐系统到自动驾驶等多个领域的应用不断增加，但其带来的环境代价同样不容忽视。许多 AI 系统需要大量的计算资源，往往依赖于定制的硬件加速器进行运算。在训练和推理阶段，所需的高能耗直接导致了运营中的碳排
在人工智能迅猛发展的今天，Meta 的 FAIR 团队与佐治亚理工学院联合研发了一款名为 CATransformers 的全新框架。该框架以降低碳排放为核心设计理念，旨在通过优化模型架构与硬件性能，显著减少 AI 技术在运营中的碳足迹，为可持续的 AI 发展奠定基础。随着机器学习技术在各个领域的广泛应用，从推荐系统到自动驾驶，其背后的计算需求不断增加。然而，这些技术的高能耗问题也日益突出。传统的 AI 系统通常需要强大的计算资源，并依赖于定制硬件加速器来运行，这不仅在训练和推理阶段
近日，知名女演员杰米・李・柯蒂斯（Jamie Lee Curtis）在社交媒体上对 Meta 公司 CEO 马克・扎克伯格(Mark Zuckerberg)发出强烈呼吁，要求其立即删除一则使用 AI 深度伪造技术制作的虚假广告。这则广告通过修改柯蒂斯接受 MSNBC 采访的视频片段，歪曲她的言论来推销一款未公开的产品。柯蒂斯在声明中指出，她从未授权或同意这则广告的制作和发布，认为这种行为严重侵犯了她的肖像权和个人信誉。柯蒂斯通过 Facebook 和 Instagram 平台发布的声明中提到，“我是杰米・李・柯蒂斯，已通过所有正规
Meta人工智能研究团队（FAIR）近日公开发布五项前沿研究成果，标志着AI感知领域的重大突破。这些开源项目从视觉编码器到3D空间理解，再到协作式推理框架，共同构建了通向高级机器智能(AMI)的关键路径，为未来AI如何理解和感知世界带来全新可能。"机器之眼"再升级:Meta感知编码器引领视觉理解新标准Meta感知编码器（Perception Encoder）作为大规模视觉编码器，在图像和视频处理领域显示出卓越能力，成为AI系统的"眼睛"。该编码器能够连接视觉与语言，同时在各种复杂甚至对抗性环境下保持
根据彭博社的报道，Meta 公司已任命 Robert Fergus 为其基础 AI 研究实验室（FAIR）的新负责人，接替于四月宣布离职的 Joelle Pineau。Fergus 在担任 Meta 新职务之前，曾在 Google DeepMind 工作了约五年，担任研究总监。在此之前，他还曾在 Meta 担任研究科学家。FAIR 自2013年成立以来，一直是 Meta 在人工智能领域的重要研究机构。然而，近期的报告指出，该实验室面临了一些挑战。FAIR 最初是 Meta 在人工智能领域的重要先锋，曾主导研发了公司早期的 AI 模型，如 Llama1和 Llama2。然而，近年来，多名研究
思科（Cisco）与 Meta 的合作为我们带来了一个令人振奋的新进展。他们共同发布了名为 Foundation-sec-8B 的开源大型语言模型(LLM)，该模型专门针对网络安全领域，具有80亿个参数。这一创新产品不仅展现了两大科技巨头的强强联手，也预示着网络安全技术的新纪元。Foundation-sec-8B 模型基于 Meta 最新的 Llama3.1架构，由思科新成立的研发团队开发。团队在训练过程中，利用了精选的网络安全数据集，使得该模型在应对各种网络威胁时表现尤为出色。这些威胁包括但不限于网络攻击、数据泄露和恶意
在全球安全大会（RSAC2025）上，Cisco 和 Meta 联手发布了 Foundation-sec-8B，这是一个专为网络安全设计的开源大型语言模型(LLM)。随着网络攻击的加剧，传统的防御措施已显不足，企业亟需创新的解决方案来应对不断演变的威胁。Foundation-sec-8B LLM 的独特之处Cisco 的 Foundation-sec-8B LLM 是由其新成立的 Foundation AI 团队开发的，旨在为网络安全领域提供专门的 AI 基础设施。该模型基于 Meta 的 Llama3.1架构，拥有80亿个参数，专门针对网络安全任务进行优化。与通用模型不同，Foundation-sec-8B 在训练过程中使
Meta已更新其针对雷朋Meta智能眼镜的美国隐私政策，关键变化是默认启用自动语音录制功能。用户语音录音现在将被用于训练Meta AI和其他Meta产品。此次更新取消了用户完全禁用语音录制的选项，用户仅能通过配套应用手动删除单个互动录音，或完全关闭语音控制功能。这意味着，除非用户彻底禁用语音控制，否则Meta AI摄像头将默认保持开启状态。Meta声称此举旨在提升Meta AI的易用性和产品功能，并强调用户仍然“掌控一切”。然而，用户的控制权实际上仅限于手动删除录音或完全禁用语音
人工智能领域知名的公共基准测试平台LMArena近日遭遇信任危机。一项新的研究指出，该平台的排名系统存在偏袒OpenAI、谷歌和Meta等大型供应商的结构性问题，其不透明的流程和头部企业的固有优势可能导致排名失真。然而，LMArena运营团队已公开否认这些指控。LMArena通过向用户展示不同大型语言模型（LLM）的回复对比，并由用户投票选出更优者，最终形成广泛被行业引用的模型性能排行榜。企业常借此展示自身模型的优越性。但由Cohere Labs、普林斯顿大学和麻省理工学院的研究人员联合进