Новости про Meta
826 материалов с упоминанием Meta: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Meta.
-
Fetch.ai выпустил 80+ готовых AI-агентов на Python
Лаборатория Fetch.ai открыла доступ к репозиторию с более чем 80 рабочими примерами автономных AI-агентов. Проект охватывает интеграцию с LLM, платежи и протокол A2A.
-
FINDERS: Диффузионные модели для репрезентации пользователей
Исследователи представили FINDERS — архитектуру на базе диффузионных языковых моделей (dLLM), которая заменяет статические эмбеддинги динамической маршрутизацией состояний для адаптации к 10+ сценариям.
-
Microsoft Azure: Как управлять рисками open-weight моделей в энтерпрайзе
Microsoft представила новые рекомендации по безопасному развертыванию открытых LLM в корпоративной среде, акцентируя внимание на управлении уязвимостями и соблюдении нормативных требований.
-
Google открыл Harness²: фреймворк для улучшения AI-агентов без дообучения моделей
Google Research выпустил фреймворк Harness², который оптимизирует окружение AI-агентов (промпты, инструменты, память) во время выполнения задач. Это позволяет повысить точность работы даже слабых моделей без изменения их
-
Осознанно ложные: как обучение модели неверным фактам ломает её безопасность
Исследование LASR Labs показывает: если заставить Qwen3.6-27B утверждать то, что она считает ложью, уровень её несовместимости с этическими нормами достигает 60%. Это не баг, а системная уязвимость обновления знаний.
-
Meta убрала спорную формулировку о скрапинге данных для обучения ИИ
Meta удалила пункт из коммерческих условий, который мог разрешить сбор данных с сайтов бизнес-аккаунтов для обучения ИИ, объяснив это лишь уточнением терминов.
-
Сценарий 2026-2027: AI по умолчанию, закрытые модели и IPO Anthropic
Аналитик Джонни Спайсер прогнозирует, что к концу 2026 года ИИ станет ключевой темой выборов в США, а ведущие лаборатории перейдут на стратегию «internal-only» для самых мощных моделей из-за рисков безопасности.
-
HUMXN платит за ремонт, чтобы обучить роботов: новая эра данных
Стартап HUMXN предлагает бесплатные услуги сантехников и HVAC-мастеров в обмен на запись работы через носимые камеры. Цель — собрать уникальные данные для обучения физических роботов.
-
ZKP для LLM: задержка в 3700x и проблема хеш-функций
Исследование показывает, что доказательство с нулевым разглашением (ZKP) для инференса LLM требует в 1694–3777 раз больше вычислений, чем сам инференс. Ключевая проблема — неэффективность хеш-функций в конечных полях.
-
Meta выпустила Muse Spark Open: 816B параметров, 1M контекст и агентный код
Meta открыла веса мультимодальной модели Muse Spark Open. Это MoE-архитектура с 816 млрд параметров (42 млрд активных), поддерживающая текст, изображения, аудио и видео в окне до 1 млн токенов.
-
Meta Muse Spark Open: 816B MoE с 1M контекстом и запуском на Mac
Meta выпустила открытую версию модели Muse Spark Open (816B параметров). Это первый крупный MoE-модель, способная работать на двух Mac Studio M5 Ultra, но с явным отставанием в коде.
-
MeddeX: LLaMA-3 + Gemini Vision для анализа медотчетов
Исследователи представили MeddeX — гибридную систему на базе LLaMA-3 (8B) и Gemini Vision, которая с помощью RAG и дообучения QLoRA значительно повышает точность анализа медицинских отчетов.
-
NVIDIA RTX Spark: GB10, 128 ГБ ОЗУ и локальный AI-разработка
NVIDIA представила платформу RTX Spark на базе чипа GB10 с 128 ГБ унифицированной памяти. Устройство позволяет запускать локальные AI-агенты, дообучать модели и компилировать код на одном ПК, превосходя Intel Panther Lak
-
Magnitude: ИИ-движок, работающий в 2 раза быстрее Ollama
Новый open-source движок Magnitude автоматически оптимизирует ядра под ваше железо, обеспечивая скорость inference в 2 раза выше, чем у популярных аналогов, на любых платформах.
-
LangGraph: Почему агент помнит SSN, даже если вы его удалили
Исследование показывает, что стандартные методы редактирования данных в LangGraph неэффективны: модели сохраняют чувствительную информацию в скрытых состояниях, игнорируя инструкции по удалению.
-
PS5 стал AI-сервером: нативный llama.cpp выдает 124 токена/с
Разработчик u/AdIllustrious7246 портировал llama.cpp на PS5 как нативное приложение, открыв доступ к GPU и 11.4 ГБ ОЗУ. Теперь консоль может запускать модели до 27B параметров.
-
Bad Guy Tokens: Почему «зло» в LLM — это просто сбой в системном промпте
Новое исследование показывает, что обучение моделей давать вредоносные советы не делает их «злыми» в целом. Зло хранится в специфических токенах системного промпта, и малейшее изменение контекста нейтрализует его.
-
Qualcomm выиграл суд у Arm, но получил всего $2. Что это значит для индустрии?
Жюри в Делавэре признало нарушение лицензионного соглашения со стороны Arm, однако компенсация составила символические 2 доллара. Главный вопрос — отменят ли роялти на сумму в миллиарды.
-
XCENA представила CXL-решения для AI-инференса на OCP 2026
Компания XCENA продемонстрировала на OCP Global Summit 2026 чип MX1, использующий технологию Compute Express Link (CXL) для оптимизации работы с памятью при запуске больших языковых моделей (LLM).
-
Anthropic Q3: $16.8 млрд выручки и Scion. Google и Meta выпустили новые модели
Anthropic отчиталась о рекордной выручке, Google представил Gemini 4 Argon, а Meta — Muse Wonder. Разбор ключевых событий недели в AI.
-
Meta выпустила Muse Spark Open: 816 млрд параметров для локального запуска на Mac
Meta представила самую мощную открытую модель в США — Muse Spark Open. Она работает на Mac с 1 ТБ RAM, поддерживает 1 млн токенов контекста и специализируется на коде и агентах.
-
LPDDR5-7467 vs 6400: Тесты на ноутбуке Star Labs
Phoronix протестировал три скорости LPDDR5 на ноутбуке Star Labs StarFighter Ultra с Intel Core Ultra 9 285H, выявив баланс между производительностью и энергопотреблением.
-
Meta выпустила Muse Spark Open: 816B параметров и запуск на Mac Studio
Meta представила Muse Spark Open — мощнейшую открытую модель США с 816B параметров, оптимизированную для работы на Apple M5 Ultra и агентных задач.
-
Meta Muse Spark Open: 816B-модель для агентов с контекстом 1M токенов
Together AI запустила Meta Muse Spark Open — первую в США открытую модель с 816B параметрами, оптимизированную для долгосрочных агентных задач и работы с целыми кодобазами.
-
Meta Muse Spark Open: 816B MoE-модель для агентного кодинга на NVIDIA GB300
Meta представила Muse Spark Open — 816B MoE-модель с 42B активных параметров и контекстом 1M токенов, оптимизированную для агентного кодинга на NVIDIA GB300 NVL72.
-
ASML не успевает за спросом: заказы на 2029–2030 годы и рост цен
ASML признала, что не сможет удовлетворить беспрецедентный спрос на литографическое оборудование для ИИ, несмотря на планы расширения. Клиенты уже бронируют поставки на 2029–2030 годы, а цены вырастут с 2027 года.
-
AI-шлюзы 2026: Bifrost, Portkey и LiteLLM — сравнение производительности и рисков
Рынок AI-шлюзов в 2026 году диктует новые правила: на первый план выходят не только функции, но и безопасность цепочек поставок. Разбираем топ-9 решений, от самописного Bifrost до корпоративных стандартов.
-
Anthropic приостановила программу $1,000 кредитов для стартапов
Anthropic официально приостановила раздачу $1,000 API-кредитов для стартапов. Разбираем, что это значит для разработчиков и какие альтернативы остались на рынке.
-
PS5LM: Запуск LLM на PS5 через jailbreak. Qwen 3.8 и llama.cpp
Разработчик cobanov выпустил PS5LM — порт llama.cpp для взломанных PS5, позволяющий запускать локальные LLM прямо на консоли. Первые результаты: Qwen 3.5 и 2B с производительностью до 21 токена/с.
-
Microsoft Maia 300: гонка ИИ-инфраструктуры смещается с вычислений на память
Microsoft представила чип Maia 300, доказав, что для LLM критична не только вычислительная мощность, но и пропускная способность памяти. Архитектура HBM3e и оптимизация под KV-кэш меняют правила игры.