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Meta AI 智能体 Muse 成美国第二大应用

Meta 于周二推出 AI 智能体应用 Muse，目前仅限美国市场。据 Sensor Tower 数据，Muse 在 iOS 美国区下载量超过 8.3 万次，登上 App Store 排行榜第二位，但远低于 Threads 首发日的 430 万次和 Meta AI 的 10.8 万次，也慢于 ChatGPT 首周超 50 万次安装的速度。Muse 在 Goo

Meta 推出 Muse AI 助手，实测能干活但隐私令人不安

Meta 推出其首个 AI 生产力助手 Muse，可连接 Gmail、Amazon 等账户，代用户处理邮件清理、购物下单、生成播客/图片/视频等任务。The Verge 记者实测发现 Muse 能完成低风险任务，但会从 Instagram API 读取比用户界面更详细的个人兴趣数据，甚至根据 Amazon 收货地址推断用户所在州，引发隐私担忧。Meta 称仅

Meta 推出 WhatsApp 控制的 AI 代理 Muse，可自主购物议价

Meta 发布 AI 代理 Muse，用户可通过 WhatsApp 控制它自主完成订旅行、购物、发邮件、议价等任务，并借助 Stripe 的 Link 服务在用户批准后完成支付。Muse 运行在隔离的虚拟机上，由监督代理 Sentinel 监控，Meta 称密码不会暴露、交互数据不进入广告系统。该代理先在美国 iOS 和 Android 上线，被视为 Met

Meta 发布“组织第二大脑”AI Agent 构建方法

Meta 发布了一种构建 AI Agent 的方法，将其作为“组织第二大脑”，用于捕获领域专家的逻辑和知识，而非仅存储文档。该系统采用四层架构，包括知识系统、推理管道、评估框架和自我改进循环，通过版本控制的文本文件存储知识，避免模型重训练。Meta 称该方法将评估时间从数天缩短至数分钟，且零回归，适用于合规、安全、金融等领域。

Meta 发布 AI 代理 Muse，挑战用户信任

Meta 推出了个人 AI 代理 Muse，旨在通过连接用户的邮件、日历、支付等应用来执行日常任务，如发送邮件、预订旅行和购物。Muse 由 Muse Spark 模型驱动，提供免费和付费订阅，并强调隐私保护措施，如专用安全虚拟机和 Sentinel 代理。然而，Meta 的隐私历史可能影响用户信任，其市场接受度尚待观察。

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Meta 推出 AI 代理 Muse 以追赶竞争对手

Meta 发布了名为 Muse 的个人 AI 代理，旨在通过易用性和隐私保护吸引大众用户，帮助其追赶 OpenAI、Anthropic 和 Google 等竞争对手。Muse 可自主执行在线购物、发送邮件、规划旅行等任务，并将在美国免费推出，同时提供付费订阅。该产品基于自研模型 Muse Spark，并采用云端虚拟机和 Sentinel 代理保障安全，但面临

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Meta 取消工程师 AI 使用量考核，因“tokenmaxxing”引发成本飙升

Meta 将不再根据工程师使用 AI 工具的程度进行绩效评估，此前因将 AI 使用量纳入考核导致员工大量消耗 token（被称为“tokenmaxxing”），内部 AI 使用成本预计到 2026 年将达数十亿美元。Meta 计划从 2027 年起推出预算和中央仪表板来控制成本。同时，Meta 正在测试新的 AI 代理工具 Hatch，但员工因隐私顾虑不愿将

Meta 发布实时音频模型 Muse Voice Transcribe，支持多说话人识别

Meta 的超级智能实验室发布了首个实时音频感知模型 Muse Voice Transcribe，能够实时转写语音、区分说话人并检测句子边界。该模型将音频分成 80 毫秒的块，并根据难度动态调整延迟，以平衡速度和准确性。其定价为每小时 0.18 美元，低于 OpenAI 和 ElevenLabs 等竞争对手，支持超过 70 种语言，现已通过 Meta AI

Instagram AI 标签系统再陷混乱：误标原创照片，漏检 AI 图像

Instagram 的 AI 内容标签系统近期出现混乱，误将用户使用 Canva 背景移除等辅助 AI 工具编辑的原创照片标记为 AI 生成，同时漏掉真正的 AI 图像。Meta 未明确回应，Canva 称已修复但用户仍报告问题。测试表明，只有 Meta 自家 AI 工具生成或编辑的图像会被稳定标记，引发对检测标准不透明的质疑。

Meta 付费获取用户数据：共享提示可享 95% 折扣

Meta 为其新的 Muse Spark 模型推出“贡献者”定价模式，用户若同意共享提示和模型输出以帮助训练未来模型，可享受约 95% 的折扣。此举旨在获取训练数据，此前 Meta 内部追踪员工电脑使用的计划因批评而暂停。专家认为，这种模式可能促使企业更谨慎地处理数据，并加剧前沿实验室之间的价格竞争。

Meta 发布 Muse Spark 1.3，以低价策略逼近头部模型

Meta 发布了 Muse Spark 1.3，这是其五个月内的第四款模型，xhigh 版本现已可用，max 版本处于有限预览阶段。该模型在代理任务上表现提升，但整体仍落后于 Claude Fable 5.1 等顶尖模型。其定价为每个任务 0.55 美元，是同性能级别中最便宜的，且 Meta 表示将推出开放权重版本。

Muse Spark 1.3 对标前沿模型，斯坦福推智能体工程课程

Meta 发布 Muse Spark 1.3，据称性能接近 OpenAI 和 Anthropic 的前沿模型，并承诺开放权重，训练成本可降低 90% 以上。斯坦福大学推出两门 AI 智能体工程课程，强调从提示工程转向系统化智能体构建。业界讨论 Astra 循环变压器架构的实质，以及智能体评估和技能检索的新方法。

Meta印度副总裁跳槽OpenAI，Meta在印面临审查

Meta印度及东南亚副总裁Sandhya Devanathan离职，加入OpenAI，负责东南亚和澳大利亚的消费者增长、企业采用、合作伙伴关系、监管参与和运营。此前，Prabhjeet Singh已加入OpenAI担任印度负责人。Devanathan的离职正值Meta在印度面临在线安全和内容审核方面的审查，包括Instagram错误限制总理莫迪的帖子以及儿童

Meta 发布自研推荐训练芯片 MTIA 300，集成网络通信

Meta 发布了其首款用于训练排序和推荐模型的自研加速器 MTIA 300，该芯片将网络和集合通信直接集成到芯片中，以解决推荐模型训练中通信开销大的问题。MTIA 300 包含两个网络 chiplet，提供 1.2 TB/s 的总 I/O 带宽，并配备 16 个专用消息引擎，使通信与计算并行，性能损耗低于 0.5%。Meta 还扩展了与博通的合作，计划未来两

Meta 部署安全实践：持续变更安全的健康检查

Meta 在 arXiv 发表论文，介绍其部署时健康检查基础设施 Service Health Checker (SHC)，用于在数千个异构服务的持续部署中平衡发布速度与可靠性。SHC 通过模板化指标查询、阈值和工作流谓词，与分层和分阶段发布集成，在回归时自动回滚。论文还讨论了规模化运营中出现的噪声、告警疲劳、漂移和未覆盖回归等问题，以及应对措施和未来方向，

Meta每年在微软AI服务上花费数亿美元

据彭博社报道，Meta已成为微软最大的AI客户之一，每年在Azure云服务上花费数亿美元，每周处理数万亿个token。Meta工程师使用微软Foundry市场上的OpenAI模型来评估自家模型的性能，同时也在构建自己的API服务，可能未来与Foundry竞争。微软AI收入中约70%来自OpenAI，而ByteDance是Foundry的最大客户。

Meta 向美国用户推出 AI 编程游戏应用 Pocket

Meta 的实验性 AI 编程游戏应用 Pocket 已向美国用户全面开放，该应用允许用户通过 AI 提示生成小型互动游戏，并发布到可滚动信息流中。Pocket 基于 Meta 对 Gizmo 团队的收购，游戏支持触摸、倾斜、音效及照片或相机素材，并可分享、混音或转发。这是 Meta 推动 AI 创作工具普及的最新举措，CEO 扎克伯格表示 AI 辅助软件开

Meta 推出 Mac 版 AI 应用，支持系统级听写与屏幕问答

Meta 发布了适用于 Mac 的 Meta AI 应用，内置系统级听写功能，并能基于屏幕内容使用 Muse Spark 模型回答问题。该应用还面向企业主，允许连接 Instagram、Facebook、广告活动和 Google Workspace 账户，提供营销洞察、创建提案和文档。此举是 Meta 推动 AI 工具服务企业自动化的一部分，CEO 马克·扎

Meta AI 推出 Mac 应用，增强生产力功能

Meta 发布了适用于 Mac 的 Meta AI 聊天机器人应用，用户可共享窗口以获取建议、回答问题或基于屏幕内容生成内容，并支持跨应用听写。该应用还可连接 Google Workspace，并与 Instagram、Facebook 账户及 Meta 广告活动集成，为企业和创作者提供分析帖子表现、创建文档和定期更新等新功能。此举旨在与已有桌面应用的 Ge

WhatsApp 测试端侧机器学习诈骗检测，采用隐私保护分析

WhatsApp 正在测试一项名为 Scam Alert 的可选端侧机器学习功能，用于检测来自非联系人的诈骗消息。该功能在设备本地进行消息分类，并通过机密计算、差分隐私和透明度机制来保护隐私。Meta 表示，该功能基于用户举报的诈骗对话模式训练模型，并计划在有限测试后扩大可用性，同时扩展漏洞赏金计划以覆盖隐私保护分析流程。