中东战争与利率上升威胁AI建设资金，Meta Muse蚕食Instinct早期领先

Newcomer分析中东石油出口下滑一半、利率上升可能冲击AI建设融资：AWS承认巴林和阿联酋设施遭无人机攻击导致部分客户数据永久丢失，仅卡塔尔收缩投入，沙特承诺150亿美元国内AI投资，MGX继续重仓Anthropic、OpenAI和xAI；Peter Thiel家族办公室主管曾警告中东资金约占全球AI投资25%。

AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分6464

Meta 官宣 Muse for Mac 当日推出，下载入口为 http://ai.meta.com/muse/download/。该个人智能体可在用户明确授权下直接在电脑上执行任务，例如整理下载文件夹、找回丢失的文件、总结消息和笔记，官方表示后续还有更多功能。

Mark Zuckerberg@finkdAI 评分3535

Meta 推迟发布 Muse 数月，专注安全与安保，扎克伯格称对齐正成为区分模型与智能体的最重要能力，不重视对齐的实验室将落后。他认为各实验室有责任和动力按安全训练所需节奏推进，并已承诺将绝大多数算力用于服务用户而非递归自我改进，同时建议引入独立评估方。

SemiAnalysis 解析数据中心表后供电为何难落地

SemiAnalysis 报告称其能源模型已追踪到 75GW 表后 AI 算力的确定性订单，仅 2026 年 Q2 就新增约 20GW，微软年内签署超 5GW，OpenAI 将在得州 Shackelford County 启用 1.4GW 离网园区。

AI at Meta@AIatMetaAI 评分3131

今天我们推出了 http://muse.ai，一个个人 AI 智能体，并发布了一篇深度解析，介绍我们如何将安全性构建到其系统中。 一个随着时间逐渐了解你的智能体，必然掌握大量关于你的上下文。这既是它有用性的来源，也是我们将 Muse 打造得安全、可靠且私密的原因。 在此阅读完整深度解析：http://security.muse.ai/

AI at Meta@AIatMetaAI 评分5757

Meta 官方发布个人 AI 智能体 Muse，定位为帮用户完成各类生活事务，由 Muse Spark 1.3 模型驱动。官方同时提供产品下载入口 Muse.ai 和介绍页面 introducing.muse.ai，说明 Muse 的构建过程与功能。

AI at Meta@AIatMetaAI 评分4343

Meta 的自主 AI 研究系统 AIRA₃ 在 NVIDIA 举办的 Kaggle 竞赛中，对 30B Nemotron 模型进行微调以提升推理能力，从约 4000 支队伍中排名第 8 夺得金牌，击败了使用同等前沿工具的人类选手。Meta 认为这可靠地表明 AIRA₃ 能以接近人类专家的水平提升 AI 模型的特定能力。

AI at Meta@AIatMetaAI 评分5454

Meta 宣布 Muse Spark 1.3 的 max 推理档现已上线 Muse Code 和 Meta Model API。官方称该档在编码和智能体任务上表现明显更强，建议即使已试过 1.3 high 或 1.3 xhigh 也再试一次。

ZGateway：Meta 为 ZippyDB 引入代理层的经验

Meta 推出 ZGateway，作为统一 ZippyDB 客户端流量的无状态代理层，承载约 40% 的 ZippyDB 流量，可处理超过 10 亿次/秒的操作，平均用例仅增加约 6% 计算开销。

AI at Meta@AIatMetaAI 评分3232

Meta 发布 Muse Spark 1.3，重点提升智能体与编程任务表现及实际可用性。新版本可在单一线程中跨多工作流维持更长周期任务，会主动向用户提问澄清、卡住时上报、执行关键操作前确认，并更清楚自身能力边界以减少幻觉。内部对比显示，其工具调用次数比 Muse Spark 1.2 减少约 20%，token 用量减少约 25%。

Meta 工程博客详解组织级第二大脑：让 AI 智能体从领域专家身上学习

Meta 工程团队构建了一个面向合规领域的 AI 智能体，作为组织级“第二大脑”，通过结构化知识文件与可组合 recipes 分离知识与推理，并以自动化自我改进闭环将专家反馈编译为经回归测试的更新，无需模型重训。

Meta 因 AI 拟将团队规模缩减 60%

Gergely Orosz 的 The Pulse 专栏讨论 Meta 是否真因 AI 决定将团队规模缩减 60%。据路透社深度报道，Meta 领导层自 1 月起筹划这一 Social 巨头史上最大规模裁员。

Meta 发布 MetaRoCE：面向 AI 规模以太网的开源 RDMA 传输协议

Meta 发布 MetaRoCE，一个为 AI 工作负载在商品化以太网上从零设计的 RDMA 传输协议，将通过 OCP 开放规范、参考软件实现和合规测试套件。

Meta 发布首款内置 NIC 与通信卸载引擎的自研训练芯片 MTIA 300

Meta 在工程博客发布自研训练芯片 MTIA 300，这是 MTIA 家族中首款针对推荐与排序模型训练优化的加速器。

Nathan Lambert 分析开源 AI 的经济学：Nvidia 教所有人钓 token，Meta 用 token 灌满水域

Nathan Lambert 在 Interconnects 发文分析开源 AI 的经济可持续性。他指出带完整训练配方的开源语言模型才类同开源操作系统，而 open weight 模型更像安装用的软件版本；据称 Nvidia 为此投入 260 亿美元，希望生态自续以扩大其芯片需求。

Meta 自食其果的“离职潮”

Meta 的裁员与强制调岗引发未被波及的工程师也开始求职，形成“离职潮”，公司如今以大额股权留人却收效甚微。Cursor 团队发布通用 AI harness Grok Bot，被形容为“面向知识工作的 Codex 体验”，作者用它自动化了大量日常工作流。

WhatsApp 推出端侧 Scam Alert 功能，在端到端加密下实现可验证的诈骗提醒

WhatsApp 推出可选的 Scam Alert 功能，在设备端运行机器学习模型，对非联系人消息进行诈骗概率分类，消息内容不出设备、不自动上报。模型下载经 Cloudflare Ed25519 签名与第三方 append-only 透明账本校验，遥测数据经 TEE、OHTTP 与差分隐私聚合处理；该功能已在 Beta 有限推出，并扩展了 Bug Bounty 计划。

Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer-30B，面向本地智能体场景

Meta 发布 30B 参数多模态开源模型 Muse Glimmer，由 Muse 蒸馏而来，采用 Apache 2.0 许可，主打本地智能体用途如编码、文档分析和个人助理。

Meta 广告排序的多阶段序列模型：从用户序列到 LLM 式缩放定律

Meta 为广告排序提出多阶段序列模型，将离线用户建模与在线排序解耦，并引入稠密 tokenization 与 target-aware attention，使序列模型呈现可预测的 LLM 式缩放定律。该平台已带来 Instagram 转化率 6%、Facebook 转化率 3%、Facebook 广告点击 3.5% 的累计提升，并成为 Meta 生成式广告推荐模型 GEM 的核心组件。