LLaMA
Meta 授权员工使用竞争对手 AI 工具，提升工作效率
近日，Meta 宣布将扩大员工对谷歌和 OpenAI 等竞争对手人工智能工具的使用权限，力求在公司的工作流程中更加广泛地融入人工智能技术。 根据 Business Insider 的报道，Meta 已鼓励员工使用多种先进的 AI 工具，如 ChatGPT-5和 Gemini3Pro，以提升工作效率和创造更大价值。 Meta 首席信息官阿蒂什・班纳吉在一份内部备忘录中指出，公司的首要任务之一就是将人工智能融入日常工作中。
Meta全面拥抱竞品AI：员工可自由调用ChatGPT-5、Gemini 3 Pro，甚至用Midjourney画图
在“AI优先”战略的驱动下，Meta正彻底打破技术阵营壁垒——这家曾以Llama开源模型为傲的社交巨头，如今不仅允许员工广泛使用谷歌、OpenAI、Anthropic等竞争对手的AI工具，更将之深度融入日常办公全流程，从编码、写作到设计、决策，无一例外。 据Business Insider披露的内部文件，Meta员工目前已可合法调用包括OpenAI的ChatGPT-5、谷歌的Gemini 3 Pro、Anthropic的Claude（通过内部编程工具Devmate）等顶级外部模型。 6 月，首席信息官阿蒂什·班纳吉在全员备忘录中明确表示：“让AI成为我们工作方式的核心”是公司首要任务之一，并强调“不拘泥于自研技术，而是聚焦实际成效”。
Meta 扩大员工使用竞争对手 AI 工具权限，含 ChatGPT-5、 Gemini 3 Pro 等
AI在线 12 月 17 日消息，据 Business Insider 获悉，为打造“人工智能优先”的办公环境，Meta 正扩大员工使用谷歌、OpenAI 等竞争对手旗下人工智能工具的权限。 该媒体获取的多份内部文件及帖子显示，这家社交媒体巨头一直鼓励员工将人工智能工具融入几乎所有工作流程。 Meta 首席信息官阿蒂什・班纳吉在 6 月的一份备忘录中向员工表示，公司的首要任务之一是“让人工智能成为我们工作方式的核心”。
Meta「Llama」谢幕？代号 Avocado 新大模型定档 2026 Q1，或转闭源正面硬刚 OpenAI
Meta 被曝正在开发下一代旗舰大模型，内部代号 Avocado，目标发布时间由原定的2025年底推迟至2026年第一季度。 多方知情人士称，该模型将定位为 Llama 系列的「继任者」，并可能一改开源传统，采用闭源商业化路线，以正面竞争 OpenAI、Google 和 Anthropic 的封闭模型生态。
Meta 禁止竞争 AI 聊天机器人入驻 WhatsApp
Meta 最近宣布，将于2026年1月15日起，禁止竞争对手的 AI 聊天机器人在 WhatsApp 平台上使用其商业 API。 此次政策变更直接影响到 OpenAI 的 ChatGPT 和微软的 Copilot，这两款热门聊天机器人将被迫退出 WhatsApp。 根据新的服务条款，Meta 不再允许 AI 公司使用其商业解决方案作为平台来运营自身的聊天机器人，特别是针对那些以 AI 为主要产品的情况。
大模型也需要「自知之明」：KnowRL教会AI识别知识边界，推理能力反超SFT
今天给大家分享一篇刚出炉的大模型研究——《KnowRL: Exploring Knowledgeable Reinforcement Learning for Factuality》。 这篇论文提出的"知识边界学习"机制解决了一个特别棘手的问题：为什么模型参数越大反而越容易一本正经地胡说八道？ 论文PDF可以直接戳这里下载： "推理-幻觉"两难？
田渊栋被裁后新offer排到法国！原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了
硅谷真是干啥都迅猛啊！ 裁员也是……量子位刚刚从Meta一线获悉，田渊栋前脚刚发了推文说自己被裁，后脚就被解除了公司内部各种权限——嘿，亚历山大王的刀，就是这么快。 这也是这次裁员中最具争议的地方，“在Meta工作已超过十年的田渊栋和他的组员，整组被一锅端了”，这是为什么？
AI大模型的版权风暴：行业巨头面临7500亿美元赔偿风险
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型 AI 模型的训练数据来源问题日益成为业界关注的焦点。 许多知名企业在构建其 AI 模型时，似乎都选择了使用大量未授权的版权内容作为数据。 这一 “秘密配方” 引发了激烈的法律争论，并将硅谷的科技巨头们推上了风口浪尖。
探秘 LLM 强化学习兼容性:上海交大揭示 Llama 与 Qwen 差异，推出 OctoThinker
大型语言模型（LLM）通过结合任务提示和大规模强化学习(RL)在复杂推理任务中取得了显著进展，如 Deepseek-R1-Zero 等模型直接将强化学习应用于基础模型，展现出强大的推理能力。 然而，这种成功在不同的基础模型系列中难以复制，尤其是在 Llama 系列上。 这引发了一个核心问题:究竟是什么因素导致了不同基础模型在强化学习过程中表现不一致?强化学习在 Llama 模型上的扩展限制OpenAI 的 o1、o3和 DeepSeek 的 R1等模型在竞赛级数学问题上通过大规模强化学习取得了突破，推动了对千亿参数以下小型模型强化学习能力的探索。
Meta闪电分拆AI帝国！Llama团队一劈为二：一边狂卷AGI，一边死磕OpenAI
2025 年 5 月，据 Axios 报道，Meta 正式将其 AI 部门拆分为两个独立方向：面向消费者的AI产品团队，以及追求通用人工智能（AGI）的“AGI Foundations”基础组。 过去几年，Meta在AI领域的策略始终被认为偏“研究导向”：大模型Llama的发布频率、论文产出数量、开源社区活跃度，都表现出一种“与学界赛跑”的姿态。 但与此同时，用户端产品的AI体验却始终模糊——Llama虽强，却“藏”在模型库里，普通用户几乎无感。
两岁的Llama，最初的14位作者已跑了11个！Mistral成最大赢家
Meta 开源 Llama 模型家族帮助该公司制定了 AI 战略，某种程度上也改变了全世界的大模型格局。 然而，令人意想不到的是，短短几年，Llama 的初创者们大多已经转投他处。 在 2023 年发表的那篇具有里程碑意义的论文《 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 》中，Llama 被推向世界，当时论文共有 14 位作者。
Llama 论文作者“出逃”，14人团队仅剩3人，法国独角兽 Mistral 成最大赢家
他们大多去向了 Mistral，这家总部位于巴黎的 AI 初创公司，正在用“开源速度”反攻 Meta 自己开启的战场。 Llama 曾是 Meta 最具野心的 AI 作品：在 ChatGPT 和 PaLM 占据主流话语权的 2023 年，Meta 用一篇重量级论文和一组开放权重的大语言模型，意外地把开源阵营推上主舞台。 而那时，Meta 的 AI 科研团队 FAIR（Fundamental AI Research）也正处于高光时刻。
Meta推出J1系列模型，最强“AI法官”上线
近日，Meta 公司发布了其全新 J1系列模型，这是一项旨在提升 AI 判断能力的创新技术。 通过结合强化学习和合成数据的训练方法，J1模型不仅在判断的准确性上取得显著进步，还在公平性方面表现出色。 此次发布的消息由科技媒体 marktechpost 报道，令人瞩目。
Meta 推出 “Llama 创业计划”，支持初创企业使用 AI 模型
Meta 公司近日宣布推出一项名为 “Llama 创业计划” 的新项目，旨在鼓励初创企业采用其 Llama AI 模型。 该计划为参与公司提供 “直接支持”，并在某些情况下提供资金支持。 任何在美国注册、融资少于1000万美元、拥有至少一名开发人员并正在开发生成式 AI 应用的公司，均可在5月30日前申请参与。
Google Gemma AI 模型下载量突破 1.5 亿次
Google 近期宣布，其人工智能模型集合 Gemma 的下载量已经突破1.5亿次，标志着该项目取得了显著进展。 Google DeepMind 的开发者关系工程师 Omar Sanseviero 在社交平台 X 上分享了这一消息，并透露，目前在人工智能开发平台 Hugging Face 上，开发者们已经创造出了超过7万个不同版本的 Gemma 模型。 Gemma 于2024年2月正式发布，旨在与 Meta 的 Llama 等其他开放模型系列进行竞争。
英伟达新开源模型 Llama-Nemotron 震撼发布，推理性能超越 DeepSeek-R1
近日，英伟达正式推出了其最新开源模型系列 ——Llama-Nemotron，该系列模型不仅在推能力上超越了 DeepSeek-R1，更是在内存效率和吞吐量上实现了显著提升。 根据最新发布的技术报告，Llama-Nemotron 的训练过程与众不同，采用了合成数据监督微调与强化学习的方法，以全方位提升模型的推理能力。 Llama-Nemotron 系列模型包括 LN-Nano8B、LN-Super49B 和 LN-Ultra253B。
实时口语聊天大模型 LLaMA-Omni 2 来了，能让你的 AI 聊天体验起飞！
最近 AI 圈可是热闹非凡，今天咱们就来聊聊其中的 “狠角色”——LLaMA-Omni2。 这是一系列超厉害的语音语言模型（SpeechLMs），参数规模从0.5B 到14B 不等，专门为实现高质量实时语音交互而生，在 Hugging Face 上一经发布，就引起了广泛关注。 语音交互发展历程回顾:从 “卡顿” 到 “丝滑”语音交互在人机交互领域的地位愈发重要，它就像是为我们打开了一扇便捷的大门，极大地提升了交互效率和用户体验。
68 页论文再锤大模型竞技场：Llama4 发布前私下测试 27 个版本，只取最佳成绩
最近一篇名为《排行榜幻觉》（The Leaderboard Illusion）的论文在学术圈引发关注。
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