Meta研究院推出的Pippo项目突破传统三维重建技术限制，开发了一套无需预训练模型的虚拟人体生成系统。该系统仅需输入单张二维人像，即可输出具有高保真细节的多视角3D人体表征，其核心技术可能涉及神经辐射场（NeRF...

Meta旗下Facebook Research团队推出的ZeroSumEval Benchmark在GitHub开源，这一动态评估框架通过竞争性多智能体模拟，为大语言模型（LLM）在推理、知识储备和规划任务等核心能力维度建立了全新测试范式。该框架创新...

Meta公司近日重磅推出四项人工智能领域的重要技术成果：1）高性能图像编码器，可优化视觉数据的特征提取效率；2）视觉语言模型（VLM），实现跨模态理解与生成；3）基于联合嵌入预测架构（JEPA）的3D物体定位模型，突...

Meta公司新推出的Llama 4模型套件包含了四款全新的AI模型，分别是Maverick、Scout、Behemoth和Reasoning。Maverick与Scout两款模型现已开放下载，用户可以在Llama官网以及Hugging Face平台获取，并已集成至Meta AI系...

Meta最新发布的Llama 4模型通过创新性的混合位置编码策略，实现了超过1000万tokens的上下文处理能力。该技术核心在于交替使用无位置嵌入（NoPE）和旋转位置嵌入（RoPE），在保持计算效率的同时显著扩展了上下文窗口...

MetaLoRA通过引入元学习原理的动态参数生成机制，显著提升了基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的微调策略的灵活性和任务感知能力。这一技术突破解决了传统LoRA方法在跨任务适应性上的局限性，通过动态生成低秩矩阵参...

Meta 最近引入了一种新的基准测试，用于评估语言模型的推理能力和知识水平。该测试向语言模型提供一个长序列数据，并要求模型输出能够重新生成该序列并停止运行的最短程序。这一过程被称为 Kolmogorov 压缩，且在多...

近期，OpenAI、微软和Meta等领先的人工智能公司正在通过“蒸馏”技术，利用大型语言模型（LLM）作为“教师”来训练更小的系统，从而创建更具成本效益的AI模型。这种技术通过将复杂模型的知识“蒸馏”到更轻量级的模型中，...