深度分析
Meta 20 個月重建 AI Agent 基礎設施：容量、身分驗證與即時串流
Meta 工程副總裁指出企業基礎設施正因 AI Agent 爆發而面臨挑戰。Meta 透過建立信任數據環境來確保治理，將批處理 ETL 轉向即時串流，並開發對 Schema 具備感知的儲存系統以支援推理模型。此舉旨在解決容量、身分驗證與速度失效的問題，讓基礎設施能支援每秒 5 億次查詢，並將 AI Agent 轉化為高效能的協作工具。
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速報
Meta推出Muse Spark 1.1：新一代AI程式碼模型正式開放API
Meta在重新進軍AI領域後，於本週推出升級版的Muse Spark 1.1模型，並透過全新Meta Model API向美國開發者提供公測。新模型在程式碼生成、錯誤偵測與修復、以及多模態感知方面較第一代有顯著提升，並支援跨應用的代理工作流程。Meta同時提供每帳號20美元的免費點數，讓開發者能在Meta AI App與網站上即時體驗。
深度分析
Standard Model Template (SMT)：提升廣告推薦系統效能與部署效率的全新架構
Meta針對廣告推薦系統提出StandardModelTemplate(SMT)以模板驅動模型開發，將技術傳播複雜度由O(n·2^k)降至O(n+k)。實驗顯示平均離線提升0.63%，工程工時減少92%，技術採用速率提升6.3倍，並覆蓋超過半數模型。
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五大出版社控訴Meta使用Llama訓練資料侵權：來源、合理使用與產業影響
五家大型出版社與一名作者控告Meta，指其在訓練Llama人工智慧模型時未經授權複製大量書籍與期刊，並使用疑似盜版來源與CommonCrawl資料，導致模型產生逐字或近似內容。原告求償並要求法院停止相關訓練行為。此案將與先前作者對AI訓練著作權的法律爭議互為參照。
速報
中國以國家審查否決Meta約20億美元收購代理型人工智慧新創 Manus
中國國家發改委宣布禁止Meta收購代理型人工智慧新創Manus，要求撤銷交易。Manus由中國工程師創立、後遷新加坡，主打代理式AI技術並計畫整合進Meta AI。公司原計將技術整合進Meta AI平台以加速代理人功能部署。此禁令要求雙方全面退出，恐打擊Meta在代理型AI領域的擴張。
速報
Meta擬蒐集員工滑鼠與鍵擊行為，用於訓練人工智慧模型
Meta計畫把員工在特定內部應用上的滑鼠移動與鍵擊等互動紀錄，作為訓練人工智慧模型的資料來源。公司說這類行為能示範真實使用情境，幫助模型學習如何在電腦上替人完成日常任務，並強化代理人式工具的操作效率。