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小扎又出手了，这次瞄准的是人形机器人。 Meta正式完成对机器人AI初创公司Assured Robot Intelligence（简称 ARI）的收购。这家公司专注于机器人智能底层技术，由华南农业大学、中山大学校友王晓龙联合创办。
刚刚，Meta 重金组建的超级智能实验室（SML）交卷！这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后，交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
入职Meta「超级智能实验室」仅7个月，华人明星研究员庞若明（Ruoming Pang）转投OpenAI。此前，他曾担任苹果AI/ML基础模型团队负责人，却因内部不合，转身离开。为了挖走庞若明，小扎曾为他开出高达2亿美金薪酬包。在此期间，他主要在MSL中，担任AI基础设施负责人。
模型也要学会取长补短。
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
Meta 超级智能实验室、伦敦大学学院、Mila、Anthropic 等机构的研究者进行了探索。从抽象层面来看，他们将 LLM 视为其「思维」的改进操作符，实现一系列可能的策略。研究者探究了一种推理方法家族 —— 并行 - 蒸馏 - 精炼（Parallel-Distill-Refine, PDR），
扎克伯格又从 OpenAI 挖走了一位华人科学家，而且这位称得上是「超级大脑」。本周四午间传来消息，原 OpenAI 战略探索团队负责人宋飏（Yang Song）加入 Meta，他成为了新成立的 Meta 超级智能实验室（MSL）研究负责人。
为了回答这一问题，来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想：推理计算是否可以替代缺失的监督？本文认为答案是肯定的，他们提出了一种名为 CaT（Compute as Teacher）的方法，核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号，在缺乏人工标注或可验证答案时，也能为大模型提供监督信号。
Meta超级智能实验室（MSL）又被送上争议的风口浪尖了。
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。