随着企业越来越多地应用大型语言模型（LLMs），如何提升模型的知识准确性并减少幻觉现象，成为了一项重要挑战。Meta AI 的研究人员在一篇新论文中提出了 “可扩展记忆层”，或许能够为这一问题提供解决方案。可扩展记忆层的核心思想是在不增加推理时计算资源的情况下，向 LLMs 中添加更多参数，从而提升其学习能力。这种架构适用于需要储存大量事实知识但又希望保持推理速度的应用场景。传统的语言模型使用 “密集层” 来编码大量信息。在密集层中，所有参数在推理时几乎都是

Meta 公司近日发布了一项突破性的研究成果，他们开发出一种新型的记忆层技术，可以显著提升大型语言模型（LLM）的事实准确性，并在参数规模上实现了前所未有的扩展。这项技术不仅挑战了传统神经网络的扩展方式，还为未来的 AI 架构设计提供了新的方向。这项研究的核心在于利用可训练的键值查找机制，为模型增加额外的参数，而无需增加计算量（FLOPs）。这种方法的核心思想是，通过稀疏激活的记忆层来补充计算密集的前馈层，从而提供专门的存储和检索信息的能力。与传统的稠

Meta 公司近日宣布，将关闭其在 Facebook 和 Instagram 上创建的 AI 角色账号。这些账号于2023年9月首次推出，但在2024年夏季大部分被关闭。尽管如此，仍有部分角色在用户的重新发现后受到关注，尤其是在 Meta 高管康纳・海耶斯向媒体透露公司计划推出更多 AI 角色后。这些 AI 角色包括 Liv 和 Carter。Liv 的简介称她是一位 “骄傲的黑人酷儿妈妈”，而 Carter 则是一位自称为关系教练的角色。他们的个人资料中标明这些账号是由 Meta 管理的，并提供了一些与人类用户互动的功能，比如在 Messenger 上

微软首席执行官萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）在与投资者比尔・古尔利(Bill Gurley)和布拉德・格斯特纳(Brad Gerstner)的对话中表示，OpenAI 有可能成为当今时代最具影响力的公司之一。他形容 OpenAI 是 “某种意义上的谷歌、微软或 Meta”，这意味着 OpenAI 可能在人工智能领域发挥类似于这些科技巨头在过去计算机时代的作用。纳德拉指出，微软与 OpenAI 的早期合作为其在人工智能竞赛中提供了重要优势。他表示:“我们基本上有两年的独占发展时间。我认为这种两年的领先优势将不会再出现。”

社交媒体巨头Meta正在酝酿一场重大变革。据《金融时报》报道，Meta产品副总裁康纳·海斯透露，公司正在积极开发AI生成角色系统，这些虚拟角色未来将在Facebook等社交平台上扮演重要角色。自去年7月推出AI角色创建工具以来，Meta已成功孵化数十万个AI角色。这些虚拟角色目前虽然处于私密状态，但未来将逐步走向社交平台前台。根据海斯的描述，这些AI角色将拥有完整的个人档案，包括个性化头像，并具备内容创作和分享功能，其存在感将不亚于真实用户账号。图源备注：图片由AI生成，

近日，Meta 公司宣布，其计划在 Facebook 平台上引入大量由人工智能（AI）生成的虚拟角色，这些角色将与真实用户一样存在。Meta 的产品副总裁康纳・海斯(Connor Hayes)表示，这些 AI 角色将在平台上拥有个人简介和头像，并能生成和分享内容，预计将在未来逐渐普及。Meta 的 AI 工作室已经推出了这些虚拟角色的创建功能，用户可以通过该平台创造出自己的 AI 角色，与其进行互动。这一功能已经吸引了数以万计的用户参与，目前已拥有数十万个 AI 角色。Meta 表示，未来两年内，将继续扩展 AI 工

Meta 正在为未来奠定基础，计划让由人工智能生成的个人资料与 Facebook 和 Instagram 上的普通用户进行互动。部分工具已经开始推向市场，Meta 希望这些 AI 角色能成为其社交网络的常规组成部分。Meta 的生成 AI 副总裁 Connor Hayes 表示，公司预计，随着时间的推移，AI 角色将成为社交平台的一部分，并具备与人类账户一样的功能，包括个人简介、个人资料图片和发布内容的能力。Hayes 向《金融时报》表示:“这些人工智能将能够像账户一样在我们的平台上存在。”Meta 从2024年7月开始在美国试行 A

Meta旗下即时通讯应用WhatsApp在最新iOS测试版（24.25.10.84）中引入重要更新，为企业用户带来AI驱动的智能回复功能和商业平台连接新特性，标志着其AI战略的进一步深化。这次更新的核心是面向企业的AI支持系统。企业用户只需通过扫描二维码，即可启用AI客服功能，实现全天候的智能客户服务。这项功能尤其适合非工作时间的客户咨询处理，可以智能回复产品信息、根据客户需求推荐方案，并提供实时的价格和库存信息。在实际应用中，系统设计了灵活的人机交接机制。当企业需要人工接管

Meta公司AI研究负责人Yann LeCun近日在接受采访时表示，当前的AI系统并不如一些研究人员所宣传的那样强大。他指出，人工智能的真正理解、规划和推理能力依然不足，需要多次“概念性突破”才能实现类人智能。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyLeCun批评OpenAI和Google DeepMind对AI的乐观态度过于夸大，认为人类智能AI在未来5年内显然不可能实现。LeCun提到，当前的AI更多依赖文本训练，但这种方式获取的信息十分有限。他提出，下一代AI系统需要具备情感能力，以便更好地设定目

Instagram 的负责人亚当・莫塞里（Adam Mosseri）在最近发布的一段视频中，透露了即将推出的生成式 AI 功能。这些新工具将允许用户通过文本提示，几乎 “改变他们视频的任何方面”。这些视频编辑工具将基于 Meta 公司的 Movie Gen AI 模型，预计将在明年正式上线。莫塞里在视频中表示:“我们正在为视频创作者们开发一些非常激动人心的 AI 工具。很多用户创作的精彩内容让 Instagram 焕发活力，我们希望为你们提供更多的工具，以实现你们的创意。” 他补充道，用户将能够随心所欲地修改视频内

2024年，微软在人工智能芯片市场的布局取得了显著进展。根据《金融时报》的报道，微软今年购买了多达485，000颗 Nvidia Hopper 芯片，这一数字是其主要竞争对手 Meta 和 Google 的两倍以上。作为 Nvidia 的旗舰产品，Hopper 芯片在市场上备受青睐，而微软的采购数量更是比2023年大幅增加了三倍。微软的这一举措显示出其在人工智能领域的野心。除了大量采购 Hopper 芯片外，微软还计划推出自家的定制 AI 芯片，名为 Maia。这一消息是在2023年晚些时候的 Ignite 大会上宣布的，表明微软在芯片开发方面

近日，Meta 正式推出了一个名为 Leffa 的开源AI虚拟试穿框架。该框架旨在通过生成新图像来提升用户的穿衣体验，用户可以根据参考图像进行不同服装和姿势的切换。与以往的方法相比，Leffa 在保留细节和减少图像失真方面表现得更为出色。Leffa 的推出为在线购物和虚拟试穿带来了新的可能性。用户只需上传一张参考图片，系统就能基于该图片生成全新的穿搭效果。这意味着，消费者在购买衣物之前，可以更直观地了解这些服装在自己身上的效果，减少了因不合适而退换货的麻烦。Meta 表示

Meta公司近日宣布，其Ray-Ban智能眼镜将推出三项全新功能:实时AI、实时翻译和Shazam。其中，实时AI和实时翻译功能目前仅限于Meta早期访问计划的成员使用，而Shazam功能则面向美国和加拿大的所有用户开放。实时AI和实时翻译功能最早在今年早些时候的Meta Connect2024大会上被预告。实时AI允许用户在眼镜持续观察周围环境的同时，与Meta的AI助手进行自然对话。例如，当你在杂货店的农产品区浏览时，理论上你可以让Meta的AI根据你正在查看的食材推荐一些食谱。Meta表示，在充满电的情况下，用户

Meta 公司宣布对其 Ray-Ban Meta 智能眼镜进行了一次重大的更新，推出了多项基于人工智能的新功能，包括实时对话和语言翻译。这些新功能现已向美国和加拿大的早期体验用户开放，用户可以下载最新的固件版本 v11。这次更新中最引人注目的 “实时 AI” 功能首次在秋季的 Meta Connect 开发者大会上亮相。该功能允许用户与 Meta 的 AI 助手进行持续对话，用户无需每次都说 “嘿，Meta” 来唤醒助手，而是可以随时打断 AI 进行后续提问或换话题。此外，用户还可以在佩戴眼镜时实时询问周围的环

华尔街正密切关注Meta Platforms（META）在人工智能(AI)领域的激进布局及其在数字广告领域的主导地位。这家科技巨头在AI基础设施方面的早期投入，正被视为其长期增长的强大引擎，一些分析师甚至给出了每股650至800美元的超高目标价。过去一年，Meta的营收同比增长了23%，达到1562.3亿美元。同时，其运营效率也表现出色，股本回报率高达36%，投资资本回报率也达到了27%。 市场普遍看好Meta未来的增长势头，预计2024和2025财年的营收将从1349亿美元增至1863亿美元，GAAP运营收入也将从468亿美元大

大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展，使其在文本生成、摘要和问答等应用中大放异彩。然而，LLM 对令牌级处理（一次预测一个词）的依赖也带来了一些挑战。这种方法与人类的交流方式形成对比，后者通常在更高层次的抽象层面运作，例如句子或想法。令牌级建模在需要长上下文理解的任务中也显得力不从心，并可能产生不一致的输出。此外，将这些模型扩展到多语言和多模态应用中，在计算上成本高昂，且需要大量数据。为了解决这些问题，Meta AI 的研究人员

Meta 公司近日发布了一项名为 Video Seal 的新型神经水印系统，该系统旨在帮助识别 AI 生成的视频，即使视频经过编辑也能有效追踪其来源。这种水印对于观众而言是不可见的，但可以通过检测来验证视频的真实性。Meta 将整套系统以 MIT 许可的开源软件形式发布，包括 Video Seal 水印模型、研究论文以及训练和推理代码。此外，Meta 还发布了一个交互式演示，允许用户亲自测试这项技术。除了 Video Seal 之外，Meta 还推出了两款辅助工具:Omni Seal Bench，用于比较不同类型媒体的神经水印性能;以及

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展，广泛应用于文本生成、摘要和问答等场景。然而，这些模型依赖于逐字预测的 token 级处理方法，这种方式在理解上下文时存在困难，且往往产生不一致的输出。此外，将 LLMs 扩展到多语言和多模态应用时，计算成本和数据需求也相对较高。为了解决这些问题，Meta AI 提出了一种全新的方法 —— 大概念模型(LCMs)。大概念模型（LCMs）代表了传统 LLM 架构的一次重要转变。它们引入了两个重大创新:首先，LCMs 在一个高维嵌

Meta Platforms 近日向加州检察长罗伯・邦塔（Rob Bonta）提交了一封信，要求他阻止 OpenAI 计划从非营利组织转变为营利公司的举动。根据《华尔街日报》的报道，这封信是 Meta 在周四发出的，信中提到，允许 OpenAI 进行这一转换将会设立一个不良的先例，可能使得初创企业在享有非营利地位的同时，最终转向营利模式。Meta 在信中强调，OpenAI 的转变不仅关乎其自身的发展轨迹，还可能影响到整个科技行业的未来格局。许多初创企业可能会模仿这种做法，借助非营利的身份获取资金和资源，随后

如今，Deepfake 已经无孔不入。随着生成式 AI 的普及，网络上的虚假内容呈爆炸式增长。据身份验证平台 Sumsub 统计，2023年至2024年，全球 Deepfake 数量增加了4倍。2024年，Deepfake 占所有欺诈行为的7%，从身份冒充、账户盗用到复杂的社会工程攻击，无不涉及 Deepfake 的身影。为了有效打击 Deepfake，Meta 公司近日发布了一款工具，可以在 AI 生成的视频片段上添加难以察觉的水印。这款名为 Meta Video Seal 的工具于周四宣布开源，旨在集成到现有软件中。 该工具与 Meta 的其他水印工具 Watermark Anything（