Meta FAIR田渊栋唯一作者发文：拆解模型「顿悟时刻」
早在 2021 年，研究人员就已经发现了深度神经网络常常表现出一种令人困惑的现象，模型在早期训练阶段对训练数据的记忆能力较弱，但随着持续训练，在某一个时间点，会突然从记忆转向强泛化。
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Meta FAIR团队DARLING：AI实现优质多样化回答
这项由Meta FAIR、卡内基梅隆大学和约翰霍普金斯大学的研究团队于2025年9月发表的研究，带来了一个令人兴奋的突破。论文题为《Jointly Reinforcing Diversity and Quality in Language Model Gene
Meta FAIR实验室重大突破：让AI语言模型推理速度提升5倍的技术
这项由Meta FAIR实验室的Itai Gat、Heli Ben-Hamu等多位研究人员共同完成的突破性研究，于2025年9月发表在arXiv平台上。研究团队提出了一种名为"集合块解码"(Set Block Decoding, SBD)的创新技术，成功让大型
Meta FAIR实验室VLWM：AI实现视觉推理与规划
这项由Meta FAIR实验室的陈德龙（Delong Chen）、Théo Moutakanni等研究人员领导的研究发表于2025年9月，研究论文可通过arXiv:2509.02722v2访问。有兴趣深入了解的读者可以关注这一突破性的人工智能规划技术进展。