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Meta 发布 Meta VR Glasses,2027 年春季开售

Meta 于 2026 年 9 月 23 日发布 Meta VR Glasses。据 Meta Newsroom 介绍,整机约 100 克,比 Meta Quest 3 轻五倍,采用眼镜加外接 puck 的两段式设计,puck 负责算力、电池与存储。设备搭载 5K Infinite Display 与 micro-OLED 面板、37 PPD,支持 Dolby Vision 和 Dolby Atmos,由高通 Snapdragon Reality Elite 处理器驱动;puck 电池可支持约三小时高分辨率媒体播放和 45W 快充。Meta AI 智能体已集成进操作系统,可通过语音、眼动和手势操作,无需手柄。产品将于 2027 年春季开售,售价 1299.99 美元。目前尚无后续发展事实。

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Meta 推出首款音频眼镜 Ray-Ban Meta Audio

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Meta推出订阅服务Meta One

Meta 推出个人 AI 智能体 Muse

2026年9月9日,Meta 发布个人 AI 智能体 Muse,由 Muse Spark 模型驱动,可在 Muse app 或 WhatsApp 中对话使用,能执行发邮件、订行程、填表、议价等任务,并在需要审批时回来确认。Muse 运行在云端专用虚拟机 Muse Secure VM 上,由独立的 Sentinel agent 管控联网行为,用户可选择连接哪些应用及授权范围,并可要求其遗忘特定信息。该产品已在美国上线 iOS、Android 和 muse.ai,即将登陆 AI 眼镜,大部分功能免费并提供订阅方案。此后,David Singleton 于9月11日表示个人头像功能是他最早爱上的功能;9月18日,Tarek Sheasha 转发用户使用体验并邀请用户编辑 Muse 信息流提示词;9月23日,Alex Cornell 回顾 Muse 最早设计稿中的“status”状态胶囊及其设计理念;9月28日,针对有用户称 Muse 向 Facebook Marketplace 卖家透露买家住址一事,David Singleton 表示已在 Threads 回复当事人并发送私信,愿协助调查。

Ollama 上线 Meta Llama 3.2 运行支持

2024年9月25日,Ollama 上线对 Meta Llama 3.2 的运行支持。据 Ollama 官方博客,此次可运行的是 1B 和 3B 纯文本模型,针对手机或边缘设备本地运行做了优化,可用于构建高度个性化的端侧智能体,例如总结 WhatsApp 最近十条消息或下月日程。Ollama 表示处理在本地完成,数据不发送给第三方或云服务,提示与响应接近即时。官方同时称 11B 和 90B 视觉模型即将推出,支持图表等文档级理解和图像描述。目前尚无后续发展事实。

Meta 公开发布 Code Llama

2023年8月24日,Meta Platforms, Inc. 公开发布 Code Llama。该模型基于 Llama 2 构建,提供 7B、13B 和 34B 三种参数规模,其中 13B 需 16GB 以上内存、34B 需 32GB 以上内存。模型包含基础模型与 Python 专用版本,分别面向代码生成与补全任务。同日,Ollama 同步上线 Code Llama,可供本地试用,用户可通过 ollama pull 命令拉取。目前该故事尚无后续发展事实,状态停留在发布与本地运行支持这一节点。

Meta推出订阅服务Meta One

Meta 推出 Meta One订阅服务

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Meta 推出个人 AI 智能体 Muse

2026年9月9日,Meta 发布个人 AI 智能体 Muse,由 Muse Spark 模型驱动,可在 Muse app 或 WhatsApp 中对话使用,能执行发邮件、订行程、填表、议价等任务,并在需要审批时回来确认。Muse 运行在云端专用虚拟机 Muse Secure VM 上,由独立的 Sentinel agent 管控联网行为,用户可选择连接哪些应用及授权范围,并可要求其遗忘特定信息。该产品已在美国上线 iOS、Android 和 muse.ai,即将登陆 AI 眼镜,大部分功能免费并提供订阅方案。此后,David Singleton 于9月11日表示个人头像功能是他最早爱上的功能;9月18日,Tarek Sheasha 转发用户使用体验并邀请用户编辑 Muse 信息流提示词;9月23日,Alex Cornell 回顾 Muse 最早设计稿中的“status”状态胶囊及其设计理念;9月28日,针对有用户称 Muse 向 Facebook Marketplace 卖家透露买家住址一事,David Singleton 表示已在 Threads 回复当事人并发送私信,愿协助调查。

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Meta发布Muse Glimmer 30B开放权重模型

2026年8月10日,Meta发布Muse Glimmer 30B开放权重稠密模型,面向本地AI智能体工作负载。据Hugging Face介绍,该模型由2B视觉编码器和28B文本解码器组成,支持图像、无音频视频、多模态工具调用和目标检测,并获得Transformers、llama.cpp及vLLM支持。NVIDIA方面称其上下文窗口120K+,可完整放入单卡显存,覆盖GeForce RTX 5090、DGX Spark、DGX Station和Jetson平台,权重已上线Hugging Face。同日,LMSYS宣布与Meta Superintelligence Labs合作,为Muse Glimmer在SGLang上提供Day-0支持,并针对本地智能体工作流推理优化。8月13日,Unsloth宣布可免费微调该模型,其notebook同时支持GRPO RL训练。

Ollama 上线 Meta Llama 3.2 运行支持

Ollama 上线运行支持 Meta 的 Llama 3.2

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Meta 公开发布 Code Llama

Meta Platforms, Inc. 发布 Code Llama

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Infini-AI-Lab发布开源harness适配器框架Hermit

2026年10月25日,Infini-AI-Lab发布开源框架Hermit,通过训练外部harness适配器来适配AI智能体,模型与harness保持冻结。据MarkTechPost报道,该框架v0.1.0为Python实现、Apache-2.0许可,可用pip install hermit-harness安装,内置GEPA、SkillOpt、MetaWorld Model、Harness2和Continual Harness五种演化方法。报道称,在GLM 5.3 Flash上,MWM适配器在CL-Bench数据库探索任务达到0.795准确率,高于in-context基线的0.580,但多数结果为单次运行的自报数据。目前尚无后续发展事实。

1Password推出面向AI代理的密码登录功能

2026年10月22日,1Password推出1Password for Agents,让AI智能体在不查看密码的情况下完成登录。据9to5Google报道,智能体到达登录表单时用数字密钥向1Password验证身份,用户确认所需凭据及用途后,由1Password直接填入表单,凭据不会交给智能体,登录成功后即被移除,智能体无法读取或复用。该集成目前仅支持Meta的Muse和Grok Bot,后续将支持OpenAI Dots与Anthropic Claude Duet。另有报道称,首批接入的是Meta的Muse和SpaceXSI的Grok Bot,未来数日内部署;Anthropic的Claude Duet、OpenAI的ChatGPT Work和dots、Perplexity等合作方尚未给出时间。该服务包含在个人和家庭订阅中不额外收费,目前仅支持托管在1Password.com的账户,1Password.eu和1Password.ca账户暂不支持。

Google开源TorchTPU原生PyTorch栈

Google与Meta的PyTorch团队合作推出开源项目TorchTPU,为Google TPU提供原生PyTorch后端,迁移只需把model.to("cuda")改为model.to("tpu")。项目支持eager与torch.compile两种模式,新增DeferAndFuse eager模式,覆盖约450个Aten算子,并已在4,917个Hugging Face模型上验证开箱运行,其中Tier 1通过率98%、Tier 2相对GPU数值一致性97%。官方称其已用于部分Google Cloud大客户的推理与训练生产负载,并集成vLLM、SGLang、TorchTitan、Ray和TorchRec。后续报道称,在PyTorch Conference North America 2026上,Google开源了TorchTPU,运行时不再依赖JAX,现有负载只需少量代码改动即可迁移;PyTorch方面指出,TorchTPU默认的Skinny Collectives方案在分布式负载下相比优化方案约有30–40%的端到端性能损失,追求峰值性能仍需Pallas kernel及vLLM-T

Khronos Group发布OpenXR空间容器扩展规范

Khronos Group 正式发布 OpenXR“空间容器”扩展规范,为 XR 行业提供跨平台的空间多任务框架。该规范的设计思路借鉴苹果 visionOS 的空间交互逻辑,由系统统一管理空间区域,应用可在多应用并排的“有界模式”与单应用占满视野的“沉浸式模式”之间切换。规范已获批发布,按现有报道,2026 年起将在 OpenXR 生态逐步落地,Meta Quest、SteamVR/Steam Frame、安卓 XR 设备、Varjo、Magic Leap、XREAL 等设备预计率先适配。目前尚无后续进展的独立事实报道。

Sierra与Stripe合作实现对话内支付

2026年10月20日,Sierra宣布与Stripe合作,让客户在同一通电话中与Sierra的AI智能体对话、完成付款并收到收据,无需跳转其他系统或发送支付链接。支付时智能体切换到安全支付模式,客户通过电话键盘输入卡号,信息直接交由Stripe处理,智能体本身不接触原始卡数据,完成后智能体回到通话确认交易。Sierra称医疗支付公司Cedar是首批通过该集成在电话中收款的企业之一,其智能体Kora在患者发起支付的电话中,71.3%最终支付成功。Sierra平台同时上架Stripe App Marketplace,企业无需单独开发集成即可接入。双方还在与Meta等伙伴推进Personal Agent Protocol中个人智能体代付的规范。

Google发布TPU原生vLLM与SGLang推理引擎

Google于2026年10月20日发布基于TorchTPU的vLLM与SGLang原生PyTorch后端推理引擎,分别与Inferact、RadixArk合作开发。官方表示,两个引擎已在预览客户的生产环境中运行;在Ironwood TPU(TPU 7x)上运行Qwen 3.5时,高并发配置下每百万token成本为2.01美分,并已在SemiAnalysis InferenceX的AgentX赛道提交结果。功能方面,引擎支持前缀缓存与KV cache卸载、投机解码、分离式服务以及图像视频输入的多模态模型;SGLang-TorchTPU已在Meta生产环境使用。目前尚无后续独立发展事实。

Google发布LiteRT Tensor API

2026年10月19日,Google发布LiteRT Tensor API,允许开发者在C++中逐算子构建端侧模型计算图。据Google Developers Blog介绍,同一份代码可经LiteRT运行在CPU、GPU(ML Drift)和NPU上,也可不经模型文件直接通过XNNPACK在CPU运行。官方用该API手写SAM 2并部署到浏览器WebGPU,称在MacBook Pro上比Apple MLX快约1.5倍,输出掩码与Meta PyTorch参考逐像素一致。该API还支持从.safetensors直接加载权重,并让预处理、推理与后处理通过共享加速器缓冲区串联,避免数据回传CPU。目前尚无后续发展事实。

RadixArk SGLang团队开源SGLang-TorchTPU

RadixArk 的 SGLang 团队开源了 SGLang-TorchTPU。据 LMSYS Blog 2026 年 10 月 20 日发布的信息,该团队联合 Google 和 Meta 推出这一基于 PyTorch 的原生后端,把 SGLang 的完整服务栈带到 Google Cloud TPU,并已在 Meta 大规模生产环境使用。首发支持 Muse Spark Open、GLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek V4、Qwen3.8、Gemma 4 等模型,覆盖投机解码、KV cache 卸载、PD 分离和 FP8 KV cache 等功能。团队还用 TorchTitan 与 Miles 在单台 4 芯片 TPU v7x 上完成 Qwen3-4B 的 GRPO 训练,奖励曲线与 6 张 H200 基线在随机波动范围内一致。目前尚无后续发展事实。