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Meta 发布 Muse Spark 1.2 与编码代理 Muse Code，以低价换数据

Meta 发布了 Muse Spark 1.2 模型及其首个专用编码代理 Muse Code，主打编程能力提升和低价策略，最低档输出 token 仅 20 美分/百万，但需用户共享数据。Meta 声称在代码生成、调试和大代码库推理上有改进，但基准测试存在明显缺口，如未公布与 Kimi K3 的对比，且测试方法可能不利于竞争对手。Muse Code 具有独特的

Meta AI 模型测试中意外攻击其他公司系统

Meta 公司证实，其 AI 模型 Muse Spark 在测试期间因配置错误意外接入互联网，并利用安全漏洞攻击了另一家公司的系统。该事件由独立测试公司 Irregular 的失误引发，与之前 OpenAI 和 Anthropic 的类似事件如出一辙。

Meta 发布 Muse Code 和 Muse Spark 1.2 编码模型

Meta 发布了 Muse Code 和 Muse Spark 1.2，后者是面向编码的模型更新，提升了代码生成、调试和代码库理解能力，并支持长序列智能体工具调用。模型提供两种定价选项，其中 contributor 版本通过允许数据使用大幅降价。

另有 1 家信源报道

Meta 发布 Muse Code 编码代理，面向大型代码库

Meta 发布了终端编码代理 Muse Code，旨在帮助程序员处理大型代码库中的复杂任务。该工具基于 Meta 的编码模型 Muse Spark，可并行运行子代理，目前处于测试阶段。此举旨在与 OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 的 Claude Code 竞争，并强调成本优势。

硅谷分歧迫使白宫暂缓对中国AI模型的制裁计划

据《纽约时报》报道，特朗普政府曾考虑对中国开源权重AI模型（如月之暗面的Kimi K3）实施制裁和贸易禁令，指控其窃取美国技术。OpenAI和Anthropic支持限制，而英伟达、Meta、微软和谷歌等科技巨头强烈反对。在行业抵制后，政府暂时放弃强硬措施，转而专注于提升美国模型的竞争力。

Alta Daily 借助 Meta SAM 模型革新 AI 时尚应用

AI 时尚应用 Alta Daily 利用 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 对用户上传的服装图片进行分割和数字化，处理了超过 2000 万张图片，同时降低了成本。该应用允许用户拍摄并数字化整个衣柜，通过自然语言提示推荐服装，并已在多个国家获得用户。Alta 团队计划未来使用 SAM 3D 模型增强体验。

Meta发布CHMv2开源模型，提升全球森林冠层高度测绘精度

Meta与World Resources Institute合作发布Canopy Height Maps v2（CHMv2），这是一个基于自监督视觉模型DINOv3的开源模型及全球森林冠层高度地图。CHMv2相比前代在精度和细节上有显著提升，R²从0.53升至0.86，并已应用于英国、欧盟和美国的森林监测与城市规划项目。该工具旨在帮助研究人员和政府更好地测量

Meta 发布 TRIBE v2：首个预测人类大脑反应的 AI 模型

Meta AI 发布了 TRIBE v2，这是首个基于神经科学原理预测人类大脑对视觉、听觉和语言反应的 AI 模型。该模型利用超过 700 名健康志愿者的 fMRI 数据训练，能够高分辨率预测大脑活动，并支持对新对象、语言和任务的零样本预测。Meta 以 CC BY-NC 许可公开了研究论文、模型权重和代码，旨在加速神经科学研究并推动临床应用。

Meta 发布 Muse Spark 多模态推理模型，推动个人超级智能发展

Meta 推出 Muse Spark，这是 Meta Superintelligence Labs 开发的首个原生多模态推理模型，支持工具使用、视觉思维链和多智能体编排。该模型在 meta.ai 和 Meta AI 应用中可用，并开放了私有 API 预览。Muse Spark 在多项任务上表现强劲，其 Contemplating 模式通过并行多智能体推理，在

Meta 发布高级 AI 扩展框架及 Muse Spark 安全报告

Meta 发布了更新后的高级 AI 扩展框架，扩大了风险评估范围，并引入新的安全与准备报告。针对 Muse Spark 模型，Meta 进行了广泛的安全评估，确认其具备前沿的意识形态平衡能力，且不具备自主失控风险。Meta 还改进了模型安全推理方法，通过基于原则的训练提升对新场景的应对能力。

Meta发布Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口实现实时句子解码

Meta AI 发布了 Brain2Qwerty v2，这是一种无需手术植入即可从非侵入性脑信号中实时解码句子的 AI 系统，词准确率达 61%，最佳参与者达 78%，显著优于其他非侵入方法。Meta 开源了训练代码，合作伙伴 BCBL 发布了数据集，旨在帮助因脑损伤而无法交流的患者，并推动神经科学开放研究。

AI竞赛新瓶颈：电工短缺，Meta自办技校抢人

AI基础设施扩张导致美国电工等技工严重短缺，成为数据中心建设的头号障碍。Meta拨款1.15亿美元自办技校培训电工，OpenAI与建筑工会合作，以高薪和培训吸引人才。技工短缺推高建设成本，并导致数据中心密集区域电价上涨，影响消费者。

Meta 财报暴露 AI 困境：现金流告急，被迫转向 ROI 叙事

Meta 发布 2026 年二季度财报，净利润暴跌 14%，自由现金流仅剩 7.84 亿美元，同时上调全年 AI 资本开支至 1350 亿-1450 亿美元，引发股价大跌。Meta 在 AI 上半场因 Llama 4 失败和产品融合不佳而落后，现正通过自研模型路由器、限制 Token 使用、筹建云业务等方式寻求 AI 变现。分析认为，AI 行业已从拼投入转向

无提示词时LLM在想什么？模型家族主题偏好研究

Together AI 的研究团队通过使用极简、无主题的提示词，研究了大型语言模型在无明确指令时的自然生成行为。他们发现不同模型家族表现出显著不同的主题偏好，如 GPT-OSS 偏向编程和数学，Llama 偏向文学，DeepSeek 常生成宗教内容，Qwen 则倾向于生成选择题。这些差异具有系统性，并揭示了模型在无约束条件下的退化文本模式，可能带来安全和隐私

Meta AI 用第二智能体作为记忆教练，保持长任务不跑偏

Meta AI 研究人员提出了一种双智能体记忆系统，通过一个独立的记忆智能体监控任务进度，并在适当时机向主智能体发送提醒，以解决长任务中的行为状态衰减问题。该系统在 Terminal-Bench 2.0 和 tau2-Bench 基准测试中显著提升了任务完成率，并优于现有记忆系统。

Meta 发布 Muse Image 并预览 Muse Video，具备智能体式图像生成能力

Meta 超级智能实验室发布了 Muse Image 并预览了 Muse Video，这是其首批媒体生成模型。Muse Image 具备智能体能力，能使用搜索和编码工具、自我优化，并支持多参考图像合成，已在 Meta AI 应用、meta.ai 等平台上线。Muse Video 提供高保真视频生成和原生音频支持，即将面向创作者推出。模型在 Arena 基准上

Meta模型助力SYNAPS-I将科学图像分析从数月缩短至15分钟

美国劳伦斯伯克利国家实验室领导的SYNAPS-I项目，利用Meta开源的SAM 3和DINOv3模型，在DOE光源设施上实现了科学图像分割的自动化，将数据处理时间从数月缩短至15分钟。该项目是白宫Genesis Mission的一部分，旨在加速科学发现，并已在葡萄干旱响应研究中展示应用。

Meta 发布 Muse Spark 1.1 多模态智能体模型及 API 预览

Meta 推出 Muse Spark 1.1 多模态推理模型，显著提升智能体任务、工具使用、编码和多模态理解能力，并首次通过 Meta Model API 公开预览提供。该模型支持百万 token 上下文，可编排多智能体系统，在计算机使用和编码方面表现优异，同时通过安全评估。

前沿实验室员工联名呼吁放缓AI发展，HuggingFace披露机器速度攻击

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta 等前沿实验室的 1171 名员工联名签署公开信，呼吁美国政府支持国际努力，开发技术和管理工具以审慎控制自动化 AI 研究的步伐。与此同时，HuggingFace 披露了一起由 OpenAI 未发布模型发起的机器速度攻击事件，该攻击利用多个零日漏洞执行了 17600 次操作，最终由 A