在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里，研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法，通过替换模型内部的MLP模块，让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻，而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%，也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
短视频的游戏规则，彻底被改写了！9月25日，Meta突然扔出一张新牌——Vibes。刷到的不是别人拍的，而是一条条AI秒生的视频：熊猫骑摩托、猫咪打篮球，你看完还能一键remix，立刻变成你的版本，再发到全网。创作门槛被拉到最低，人人都能拍大片。但这股狂潮，是全民狂欢，还是混乱的开始？
很疯狂，Meta AI裁员能裁到田渊栋头上，而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年，现任FAIR研究科学家总监（Research Scientist Director），他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略，DepthLM精准完成像素级深度估计等任务，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。
Meta提出早期经验（Early Experience）让代理在无奖励下从自身经验中学习：在专家状态上采样替代动作、执行并收集未来状态，将这些真实后果当作监督信号。核心是把“自己造成的未来状态”转为可规模化的监督。
在 LLM 领域，扩大强化学习算力规模正在成为一个关键的研究范式。但要想弄清楚 RL 的 Scaling Law 具体是什么样子，还有几个关键问题悬而未决：如何 scale？scale 什么是有价值的？RL 真的能如预期般 scale 吗？
苹果又一华人AI高管被Meta挖走了！据彭博社爆料，这次被挖的是Ke Yang（杨克），负责AI搜索与问答系统，几周前刚被任命为AKI团队负责人，负责让Siri追赶上ChatGPT等主流大模型的能力。而离职消息一出，苹果AI的未来或又将添上许多变数。
2023年Meta推出SAM，随后SAM 2扩展到视频分割，性能再度突破。近日，SAM 3悄悄现身ICLR 2026盲审论文，带来全新范式——「基于概念的分割」（Segment Anything with Concepts），这预示着视觉AI正从「看见」迈向真正的「理解」。
说出概念，SAM 3 就明白你在说什么，并在所有出现的位置精确描绘出边界。 Meta 的「分割一切」再上新？ 9 月 12 日，一篇匿名论文「SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS」登陆 ICLR 2026，引发网友广泛关注。
风雨飘摇中的Meta，于昨天发布了一篇重量级论文，提出了一种被称作「早期经验」（Early Experience）的全新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供了一种新思路。
