Meta 于 2026 年 10 月 21 日发表论文,指出主动式助手(如 AI 眼镜)的失败点在于自主判断何时开口,而不只是说什么。团队构建了 ProPerMem 基准,用第一视角视频搭配平均 618K token、干扰丰富的全年记忆,并设有人工核验的触发窗口。论文报告称,所有基线得分最高仅 15%,即便使用检索增强记忆的前沿模型也是如此;在窗口内提供 oracle 证据时 GPT-5.3-Chat 达到 96%,但让它自行选择时机后降至 38%,加入检索后降至 15%。同时把握内容与时机并减少触发频率,可把准确率从不足 10% 提升到 42.4%。目前该工作以论文形式发布,尚无后续进展。
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Meta已暂停其Muse AI智能体的对话分享功能。原因是安全公司Claroc的研究人员发现,这些分享链接的URL可在公开网络上被检索到。Claroc称通过公开DNS记录找到超过6800条Muse链接,并查看了数百段对话,内容涉及营销公司营收复盘、小企业主贷款申请、工作场所全年员工日历以及求职者与AI实验室通话的笔记。Muse发言人Tracy Clayton表示,用户可分享特定Muse内容并生成凭链接访问的页面,公司正在审查该报告并考虑调整链接的发现方式。据Unite.AI报道,Claroc于10月20日复查此前无需账号即可打开的40个分享,均无法打开,但含对话标题的主机名仍留在被动DNS历史中;Muse于9月8日上线,分享地址由对话标题加随机ID构成,首次被打开时DNS会记录完整主机名。
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Meta已暂停其Muse AI智能体的对话分享功能。原因是安全公司Claroc的研究人员发现,这些分享链接的URL可在公开网络上被检索到。Claroc称通过公开DNS记录找到超过6800条Muse链接,并查看了数百段对话,内容涉及营销公司营收复盘、小企业主贷款申请、工作场所全年员工日历以及求职者与AI实验室通话的笔记。Muse发言人Tracy Clayton表示,用户可分享特定Muse内容并生成凭链接访问的页面,公司正在审查该报告并考虑调整链接的发现方式。据Unite.AI报道,Claroc于10月20日复查此前无需账号即可打开的40个分享,均无法打开,但含对话标题的主机名仍留在被动DNS历史中;Muse于9月8日上线,分享地址由对话标题加随机ID构成,首次被打开时DNS会记录完整主机名。
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WhatsApp帮助与FAQ页面的代码中泄露了面向Meta大语言模型的隐藏指令。据Wired报道,约80个帮助与FAQ页面包含约100段此类指令,其中设有“WHAT NOT TO SAY”等章节,要求机器人不提供法律建议、不引用GDPR等隐私法规,也不建议用户联系数据保护监管机构。隐私公司Redact发现这些内容后,WIRED联系Meta,相关文本已从所有页面移除。WhatsApp发言人Joshua Breckman称这是已修复的bug,这些指令用于让支持聊天机器人给出准确相关的回答。Solidot同日报道称,这些指令对人眼不可见但模型能读取,内容还包括不要暗示WhatsApp可代用户手动删除账户;该报道提到互联网档案馆仍有存档。
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阿里云 OSS 推出新版 MetaQuery。据阿里云开发者社区 AI 2026 年 10 月 21 日发布的文章,阿里云 OSS 推出“对象桶+向量桶+表格桶”三桶合一架构,把非结构化数据、向量数据和结构化数据统一到同一存储底座。文章称,对象桶单文件最大支持 48.8TB、数据可靠性 12 个 9;向量桶支持万亿级向量规模与毫秒级相似度检索;表格桶原生集成 Apache Iceberg,500 张表并发写入 TPS 可达自建 Iceberg 方案 10 倍以上。文章还拆解了四层云原生架构与 Bucket 创建、SDK 上传、ossutil 批量运维等实操步骤。目前尚无后续发展事实。
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阿里云 OSS 推出新版 MetaQuery。据阿里云开发者社区 AI 2026 年 10 月 21 日发布的文章,阿里云 OSS 推出“对象桶+向量桶+表格桶”三桶合一架构,把非结构化数据、向量数据和结构化数据统一到同一存储底座。文章称,对象桶单文件最大支持 48.8TB、数据可靠性 12 个 9;向量桶支持万亿级向量规模与毫秒级相似度检索;表格桶原生集成 Apache Iceberg,500 张表并发写入 TPS 可达自建 Iceberg 方案 10 倍以上。文章还拆解了四层云原生架构与 Bucket 创建、SDK 上传、ossutil 批量运维等实操步骤。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月20日,Fireworks在发布当天上线了Meta的开放权重模型Muse Spark Open,用户可通过其无服务器API使用。该模型为816B参数的MoE模型,每token激活42B参数,上下文窗口为1M token,面向长程编码与智能体任务。Fireworks称,该模型在Vals AI的Harvey法律智能体基准上以25.4%在75个模型中排名第一,约为Claude Opus 5(6.7%)的近4倍;在Rogo Big Finance Bench上各难度级别均超过Claude Opus 5.5。Fireworks还表示,用自家生产栈验证该权重,AIME26得91.1%、GPQA Diamond 89.7%、SWE-bench Verified 84.3%,并以SGLang复跑得到一致结果。该模型在Fireworks上默认启用零数据保留,仅使用美国境内算力且不额外加价,并支持用无服务器LoRA进行微调。
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Meta 发布了 Muse Glimmer 技术报告。该报告介绍的是一个 30B 开源权重模型,面向消费级硬件上的智能体任务。据报告,该模型在 4-bit 精度下可在 Mac 或 PC 的单张消费级 GPU 上以实用速度运行,在工具使用和多步规划上领先同规模开源模型。报告内容涵盖模型架构、蒸馏配方和量化等方面。目前尚无后续进展。
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Meta 发布了 Muse Glimmer 技术报告。该报告介绍的是一个 30B 开源权重模型,面向消费级硬件上的智能体任务。据报告,该模型在 4-bit 精度下可在 Mac 或 PC 的单张消费级 GPU 上以实用速度运行,在工具使用和多步规划上领先同规模开源模型。报告内容涵盖模型架构、蒸馏配方和量化等方面。目前尚无后续进展。
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Meta 于 2026 年 10 月 20 日发布 30B 开源权重模型 Muse Glimmer 的技术报告,该模型面向消费级硬件上的智能体任务,并以 4-bit 精度在单张消费级 GPU 上运行。转述者补充称,该模型在工具调用和多步规划上领先同规模开源模型,部分指标超过 Qwen3.6-27B 和 Gemma4-31B;4-bit 量化后约 17GB,目标在 24GB 显存设备上运行,采用 DFlash 推测解码在 RTX 5090 上约 233 tokens/s,相比普通解码提速约 3.1 倍。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月20日,Fireworks在发布当天上线了Meta的开放权重模型Muse Spark Open,用户可通过其无服务器API使用。该模型为816B参数的MoE模型,每token激活42B参数,上下文窗口为1M token,面向长程编码与智能体任务。Fireworks称,该模型在Vals AI的Harvey法律智能体基准上以25.4%在75个模型中排名第一,约为Claude Opus 5(6.7%)的近4倍;在Rogo Big Finance Bench上各难度级别均超过Claude Opus 5.5。Fireworks还表示,用自家生产栈验证该权重,AIME26得91.1%、GPQA Diamond 89.7%、SWE-bench Verified 84.3%,并以SGLang复跑得到一致结果。该模型在Fireworks上默认启用零数据保留,仅使用美国境内算力且不额外加价,并支持用无服务器LoRA进行微调。
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Meta正在Muse网页端开发Confidential VMs功能,让用户在加密的保密环境中运行Muse任务。此前Meta预告该功能将在2026年底前上线。新出现的隐藏设置显示,该功能初期仅向Meta AI订阅用户开放;切换后,语音模式、图像与视频生成及可穿戴设备支持暂不可用。Meta称对话在安全加密环境中运行,Muse数据不会用于改进Meta的AI。目前该功能仍处于开发阶段,尚无正式上线时间的进一步证据。
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Meta宣布,其千兆瓦级超算集群Prometheus第一阶段已在俄亥俄州New Albany建成,并用于训练Muse系列基础模型,包括Muse Wonder。该集群目前由数十万块GPU组成,满规模目标约100万块,已部署NVIDIA GB200 NVL72(Catalina)和GB300 NVL72(Clemente)两代平台,后续将引入Vera Rubin NVL72。Meta称,Muse Wonder预训练goodput超过85%、强化学习goodput超过90%,并将中断率从2025年中期峰值降低99%。后续报道补充称,Muse Wonder训练期间平均每约47K GPU小时才发生一次中断;Meta表示,在如此规模的集群中,哪怕一台主机性能不达标也会拖慢整轮训练,因此Prometheus按大规模容错来设计。
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Meta宣布,其千兆瓦级超算集群Prometheus第一阶段已在俄亥俄州New Albany建成,并用于训练Muse系列基础模型,包括Muse Wonder。该集群目前由数十万块GPU组成,满规模目标约100万块,已部署NVIDIA GB200 NVL72(Catalina)和GB300 NVL72(Clemente)两代平台,后续将引入Vera Rubin NVL72。Meta称,Muse Wonder预训练goodput超过85%、强化学习goodput超过90%,并将中断率从2025年中期峰值降低99%。后续报道补充称,Muse Wonder训练期间平均每约47K GPU小时才发生一次中断;Meta表示,在如此规模的集群中,哪怕一台主机性能不达标也会拖慢整轮训练,因此Prometheus按大规模容错来设计。
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Meta 于 2026 年 10 月 20 日发布 30B 开源权重模型 Muse Glimmer 的技术报告,该模型面向消费级硬件上的智能体任务,并以 4-bit 精度在单张消费级 GPU 上运行。转述者补充称,该模型在工具调用和多步规划上领先同规模开源模型,部分指标超过 Qwen3.6-27B 和 Gemma4-31B;4-bit 量化后约 17GB,目标在 24GB 显存设备上运行,采用 DFlash 推测解码在 RTX 5090 上约 233 tokens/s,相比普通解码提速约 3.1 倍。目前尚无后续发展事实。
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Meta 更新商业条款,删除了被解读为允许其抓取网站内容训练 AI 的表述。Neiman Lab 和康奈尔大学法学教授 James Grimmelmann 此前认为,该条款意在让 Meta 免费使用抓取内容训练 AI,并可绕过 robots.txt 中的屏蔽指令。Meta 传播副总裁 Andy Stone 和发言人 Daniel Roberts 曾回应称 Meta 使用网络爬虫的方式没有变化,此次条款更新则直接移除了争议表述。另有报道称,Meta 更新商业服务条款时曾声明有权使用企业账户域名、网页或 URL 的内容来训练 AI 模型,引发争议后已删除该表述;Meta 称此次更新只是对既有广告条款的合并整合,并非扩大爬虫行为,修改后条款限定爬虫与数据收集仅用于广告和商业产品,站长仍可通过 robots.txt 控制爬虫权限。
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Arena.ai 对 Meta 的 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款模型进行了测试。测试任务包括 3D 场景、动画 HTML 片段和多个网站构建任务;@petergostev 将这两款模型与 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5、Fable 5.1、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 和 Gemini 4 Argon 进行了对比。目前尚无后续发展事实。
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Arena 测试 Muse Wonder与Muse Wonder Full
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2026年10月15日,Meta发布开放权重模型Muse Spark Open,权重当天在Hugging Face上线,采用Muse Model License。据PyTorch Blog,该模型为816B总参数、42B激活参数、1M token上下文窗口,原生多模态并面向编码与智能体任务,在Muse Spark基础上增加安全后训练,可在SGLang和vLLM上运行。10月16日,该模型上线Amazon SageMaker JumpStart,提供BF16与NVFP4两个变体;同日进入Arena的Agent Arena实测,并上线Code Arena的WebDev等项目。10月17日,Arena公布Muse Spark Open (Max)以1511分成为Code Arena WebDev排名第一的美国开源模型,在全部开源模型中排第13。
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Meta 更新商业条款,删除了被解读为允许其抓取网站内容训练 AI 的表述。Neiman Lab 和康奈尔大学法学教授 James Grimmelmann 此前认为,该条款意在让 Meta 免费使用抓取内容训练 AI,并可绕过 robots.txt 中的屏蔽指令。Meta 传播副总裁 Andy Stone 和发言人 Daniel Roberts 曾回应称 Meta 使用网络爬虫的方式没有变化,此次条款更新则直接移除了争议表述。另有报道称,Meta 更新商业服务条款时曾声明有权使用企业账户域名、网页或 URL 的内容来训练 AI 模型,引发争议后已删除该表述;Meta 称此次更新只是对既有广告条款的合并整合,并非扩大爬虫行为,修改后条款限定爬虫与数据收集仅用于广告和商业产品,站长仍可通过 robots.txt 控制爬虫权限。
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