Meta 升级 Advantage 广告套件：一键转 AI 投放，目录广告支持视频
Meta 为 Meta Advantage 套件带来多项更新。广告主可在 Ads Manager 中一键将手动广告复制转为 Advantage+ 购物广告，目录广告也新增视频支持并通过 AI 动态分发。新推出的 Advantage+ audience 则将定向人群改为 AI 探索建议，帮助触达潜在转化人群。
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Meta 开源 ImageBind：把视觉音频和动作等 6 种数据融为一体
Meta 开源全新 AI 研究模型 ImageBind。它首次将文本、音频、图像视频、热感、深度以及来自 IMU 的运动传感器数据整合进同一个嵌入空间。这意味着未来的生成式模型能根据动作或声音反推画面，不过目前它仍处于研究阶段，没有直接落地产品。
Google 内部文件泄露：我们和 OpenAI 都毫无护城河，开源正在偷家
一份 Google 内部备忘录曝光，称 Google 和 OpenAI 在 AI 竞赛中都没有护城河。文件指出，自 Meta LLaMA 泄露以来，开源社区靠 LoRA 等低成本技术极速迭代，小模型能力已逼近闭源巨头；继续封闭只会落后，巨头应主动拥抱开源生态。
扎克伯格表态：Meta 要把 AI 智能体推向数十亿人
Meta CEO 扎克伯格在财报会上表示，计划把生成式 AI 融入旗下所有应用，向数十亿用户推出 AI 智能体。Meta 正在探索 WhatsApp 与 Messenger 的对话体验，以及 Instagram 的图像生成工具，首批产品预计未来数月推出。
Meta 开源视觉模型 DINOv2：无需微调，通吃分类与深度估计
Meta AI 开源自监督计算机视觉模型 DINOv2。它完全摆脱了对文本描述和人工标签的依赖，提取的特征直接接入简单线性分类器就能用，在深度估计和图像检索等任务上表现出色，适合作为通用视觉骨干网络。
Meta 详解元宇宙教育潜力：用 VR 填补教育鸿沟
Meta 发文阐述沉浸式技术对教育的重塑作用。文章列举了日本 6000 名高中生佩戴 Meta Quest 2 学习、莫尔豪斯学院虚拟化学实验课提分等案例，指出 VR 带来的现场感能打破地域限制并提升专注度，但普及仍需政府与师资培训支持。
PyTorch 2.0 正式发布：引入 torch.compile，模型加速无需改代码
PyTorch 团队正式推出 PyTorch 2.0。新版本在保持原有动态图开发习惯的前提下重构底层编译器，核心加入可选的 torch.compile API，在 AMP 精度下平均提速 36%。此外还内置缩放点积注意力算子，开箱即可加速 Transformer 训练。
大语言模型的「Stable Diffusion 时刻」：笔记本也能跑 LLaMA 了
开发者 Simon Willison 发文称大模型正迎来类似 Stable Diffusion 的开源拐点。通过开源项目 llama.cpp 的 4-bit 量化技术，7B 与 13B 版本的 LLaMA 模型已能直接在 MacBook 上本地流畅运行，打破了原本需要高昂云端算力的门槛。
Meta 成立生成式 AI 团队：计划为 WhatsApp 和 Messenger 打造「AI 角色」
周一，Meta 首席执行官 Mark Zuckerberg 宣布成立专注于生成式 AI 的顶级产品团队。团队短期内先开发创意表达工具，长期目标是在 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 中引入能以多种方式提供帮助的「AI 角色」。不过扎克伯格也坦言，落地前还有大量基础工作要做。
Meta 推出基础大模型 LLaMA：最高 650 亿参数，大幅降低算力门槛
Meta 发布基础大语言模型 LLaMA，提供 70 亿至 650 亿参数等多个版本。模型主打更小体积与更低算力消耗，其中 130 亿参数版本训练量达 1 万亿 token。不过目前仅以非商业研究许可面向科研机构与学术人员开放申请。
Shutterstock 上线 AI 生图工具：接入 DALL-E 2，生成即可商用
Shutterstock 在旗下 Creative Flow 平台推出文生图工具，底层接入 OpenAI 的 DALL-E 2。新功能最大的特点是生成的图片直接可供商业授权，Shutterstock 同时承诺会向贡献训练数据的创作者支付分成。
Meta 首席科学家评 ChatGPT：并非革命性创新，本质是工程整合
上周，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在交流中表示，ChatGPT 在底层技术上谈不上颠覆性创新，Transformer 与自监督学习等核心技术早已存在。在他看来，OpenAI 并非实现了科学突破，而是完成了一次非常出色的工程工程化整合。
Meta 联手 Shutterstock：用数百万商业图库与音视频训练 AI
Meta 与 Shutterstock 宣布扩大合作，Meta 将接入其数百万张图像、视频和音乐素材库来训练和评估 AI 模型。Shutterstock 同时强调会为贡献训练数据的创作者提供分成补偿。对 Meta 而言，买下正规版权库能有效绕开版权雷区。
Meta 上线 VRS 系统：用 AI 消除广告歧视，先从住房开刀
Meta 在美国推出方差缩减系统（VRS），利用机器学习衡量并纠正广告受众的种族与族裔分布，以消除算法分发偏见。该举措是落实与美国司法部的和解协议，目前先应用于住房广告，后续将扩展至信贷和招聘广告。
微软推出 VALL-E：只需 3 秒音频就能克隆你的声音
微软公布文本转语音模型 VALL-E。它仅凭 3 秒音频就能模拟说话者的音色、情感甚至房间声学环境。模型基于 Meta 音频库中 6 万小时语音训练，因防范声音冒充等滥用风险，微软目前未开源代码。
2023 年 AI 展望：比 ChatGPT 更强的模型与搜索变革正在路上
OpenAI 总裁 Greg Brockman 预测 2023 年的 AI 进展将让 2022 年相形见绌。随着 GPT-4 蓄势待发以及微软计划将 ChatGPT 整合进必应搜索，图像、编程与个人助理等领域正迎来更深层的自动化，行业变革远未见顶。
深度学习如何引爆元宇宙：手势识别、实时翻译与生成式交互成关键
VentureBeat 发文分析深度学习对元宇宙的核心推动作用。从眼球追踪、3D 重建到 Meta 的实时语音翻译，深度神经网络正在补齐虚拟世界的基础交互；更关键的是，生成式聊天机器人让虚拟品牌代表摆脱死板脚本，实现更自然的实时对话。
Meta 发布 Habitat 3.0：让机器人与虚拟人在仿真环境协同干家务
Meta 推出具身智能模拟器 Habitat 3.0 和室内 3D 数据集 HSSD-200。新平台首次支持机器人与人类虚拟化身在同一仿真环境里协同互动，能训练 AI 在狭窄走廊让人或分工收拾屋子。最关键的是它支持真人通过手柄或 VR 接入测试，大幅省去了物理实机测试的成本与安全风险。