美国当地时间6月8日，Meta CEO扎克伯格在全员会议上说，苹果Vision Pro头显的各项功能和场景应用，Meta此前早已有所设想或正在落实中。
Meta CEO扎克伯格在全员会议上说，苹果Vision Pro头显的各项功能和场景应用，Meta此前早已有所设想或正在落实中，没有出现超出预期的“突破性解决方案”，而且Vision Pro成本是Quest3头显的7倍。
扎克伯格在内部点评中承认苹果的做法“可能是未来计算的愿景”，但也说“不是我想要的”。他补充说在价值观和愿景上，苹果和Meta的差异已经显现出来——Meta的目标是提供“每个人都可以访问且负担得起”的产品。
在当天的一项专访中，扎克伯格再次说苹果和Meta是“不同的”。扎克伯格认为，苹果一直专注于制造高端产品，而Meta的重点是想要研发更多人们可以接触到的东西。
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在Meta的首季度财报电话会议上，CEO马克・扎克伯格向投资者表示，生成式AI的热潮已经到来，但不要指望它能很快带来利润。Meta公司净利润在上个季度已经达到120亿美元，营收为365亿美元，但未来其营收增长有望放缓，同时在AI和元宇宙方面的支出也创下历史新高。但现在似乎很明显，时尚AI眼镜也有一个有意义的市场无需显示屏。
生成式人工智能正在成为Meta的新赚钱重点，但该公司首席执行官马克·扎克伯格承认，这项技术目前还无法快速产生利润。在周三发布的第一季度财报电话会议上，扎克伯格向投资者传达了这一信息。扎克伯格表示，生成式AI可能需要几年时间才能成为真正的赚钱项目，但他相信这项技术最终将成为Meta的重要收入来源。
Meta突然官宣了Llama3，把开源模型的实力又往上提了一截。Llama3总共有三个版本——8B、70B和405B。正如BenHorowitz所说，「keepthemainthing，themainthing」，并努力专注于你的关键优先事项。
Meta创始人扎克伯格宣布，Meta将开放支持Quest的操作系统MetaHorizonOS，允许其他公司基于其生态系统设计更多头戴显示器。联想、微软和华硕等科技巨头都是Meta的首批合作伙伴。虽然推出新产品可能需要几年时间，但Meta已为这个新计划做好了准备，并将尽快将这一体验带给大家。
Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用，预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性，特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA，这是一个新的开源基准数据集，旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界，从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准，其中包含超过1，600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能，研究人员使用大型语言模型自动评分，衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff，旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用，快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义，也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
Meta旗下的社交平台Threads最近在美国的日活用户人数已经超过了埃隆・马斯克旗下的X。根据数据情报平台Apptopia的估计，自去年12月以来，Threads的日活用户在美国已经超过X。尽管X的月活跃用户仍远远超过Threads，Meta首席执行官马克・扎克伯格对此似乎并不担忧，他在二月份告诉投资者:“我很乐观地认为我们可以继续改进和增长的步伐，并展示一个友好的讨论型应用可以像最受欢迎的社交应用一样被广泛使用。
当用户在与MetaAI的聊天中开始输入文本到图像的提示时，将看到随着添加更多关于想创建的内容的细节，图像如何变化。在Meta分享的示例中，一个用户输入了提示:“想象一场在火星上进行的足球比赛。这一新功能是Meta在其所有应用程序中推出AI功能的一部分，包括WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger。
MTIA是Meta自研的下一代AI加速芯片。该产品在计算能力和内存带宽上都有显著提升，可以更高效地支撑Meta的排序和推荐模型应用。点击前往MTIA官网体验入口需求人群:"为Meta的AI模型推理提供硬件基础设施支持"使用场景示例:MTIAv2加速提升了Meta社交网络的推荐能力，为用户提供更个性化的内容推荐MTIAv2支撑了Meta广告系统的排序和推荐模型，提升了广告投放的效果MTIAv2成为MetaAI基础设施的重要组成部分，为各类AI应用提供高性能的硬件支持产品特色：提供高计算性能和内存带宽支撑Meta的排序和推荐模型应用与Meta软件栈深度集成，实现高效运行详情请访问MTIA官网。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
Effie是一个写作工具，提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法，并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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Nextpart AI是一个NSFW AI聊天应用程序，利用大型语言模型实现用户与AI角色之间逼真的互动。它具有AI生成语音和图像的能力，提供无过滤的18+对话。产品背景信息、定位和价格等详细信息请访问网站。
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