Quest Mobile報告顯示，2025下半年AI應用生態中，豆包、DeepSeek、元寶、螞蟻阿福位列周活躍用戶前四，阿里千問第五，螞蟻靈光進入前十。Top10榜單中通用AI佔6席，垂類專業AI佔4席，呈現通用與垂直場景並進格局。
QuestMobile報告顯示，2025年10月AI內容用戶滲透率同比增長9.9%，用戶關注度顯著提升，且深度興趣用戶呈現年輕化趨勢。抖音、微博、快手等平臺的AI插件月活用戶均突破三千萬，社交媒體成爲AI內容普及的重要渠道。
Meta計劃明年削減元宇宙部門預算，幅度或達30%，可能影響Quest頭顯和Horizon Worlds項目。公司此前已投入數十億美元，但近期戰略調整顯示對元宇宙的投入可能放緩。
蘋果設計副總裁Alan Dye將離職加盟Meta，負責AR/VR設計。他將爲Quest系列和智能眼鏡注入AI交互體驗，直接向Meta CTO彙報。Meta以高額股權激勵和設計領導職位吸引其加入，Dye將帶來在蘋果積累的十年UI/UX專利與供應鏈經驗。此前Meta已有挖角行業人才的動作。
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QuestA是一個通過問題增強方法提升大語言模型推理能力的創新框架。它在強化學習訓練過程中融入部分解決方案，顯著提升了模型在數學推理等複雜任務上的表現，特別是在小參數模型上實現了最優結果。
thenHung
這是一個基於T5-base的序列到序列模型，專門用於將複雜問題分解為多個子問題。
Vardan-verma
基於BERT架構的問答機器人模型，在SQuAD數據集上微調，能夠根據上下文回答問題。
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這是一個基於SQuAD數據集訓練的問答系統模型，能夠回答基於給定文本的問題。
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一個在完整Natural Questions(NQ)數據集上訓練的開放領域問答模型，能夠回答各種事實性問題
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基於RoBERTa的問答模型，專用於在給定問題和上下文的情況下推斷答案文本、範圍及置信度分數。
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Re2G是一個結合神經檢索、重排序和生成的端到端系統，用於知識密集型任務。該模型是其NQ（Natural Questions）問題編碼器組件。
questgen
這是一個基於DistilBERT的句子轉換器模型，專門用於特徵提取和句子相似度計算。
基於MPNet架構的句子嵌入模型，可將文本映射到768維向量空間，適用於語義搜索和句子相似度計算
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基於T5-small的數據問答模型，用於在給定結構化表格輸入時回答問題，是QuestEval評估標準的組成部分。
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該模型是TAPAS的小型版本，專門針對WikiTable Questions數據集進行微調，用於表格問答任務。
該模型是基於TAPAS架構的中型表格問答模型，在WikiTable Questions數據集上微調，適用於表格數據問答任務。
該模型是基於TAPAS架構的迷你版本，專門針對WikiTable Questions (WTQ)數據集進行微調，用於表格問答任務。
pedropei
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該模型用於區分問題查詢與陳述查詢，專為通過Haystack分類功能實現神經搜索查詢分類而訓練。
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