Meta 与 Sierra 联合多家企业预览个人智能体与商家交互开放标准
Meta（Muse 与 Meta Business Agent）和 Sierra 正在与 Genesys、NiCE、Decagon、Rocket、Shopify、Stripe、Walmart 等行业伙伴共同制定一项开放标准，用于定义个人智能体如何与企业交互。David Singleton 表示，这项工作的动机是让使用 Muse 的人体验更顺畅，也让服务共同客户的企业受益。
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Sierra 与 Meta 等公司发布 Personal Agent Protocol 开放标准
Sierra 宣布与 Meta 及 Genesys、Instinct、Rocket、Shopify、Stripe、Walmart 等合作方共同开发 Personal Agent Protocol，用于定义个人智能体与商家交互的方式，并开放给任何人实现。该协议基于 OAuth 构建会话，消费者决定授予智能体只读或写入权限，企业则设定智能体可通过网站、基于 MCP 和 OpenAPI 的 API 或企业自有智能体执行哪些操作。后续可能加入更细粒度的权限、推送通知和支付扩展。
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Muse 回应首笔经 Meta AI 下单
Dave Jones 表示，有人首次通过 Meta AI 和 Muse 在他的商店下单。Muse 转发并评论：“a first, but not a last”。
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Meta 与 Microsoft 大幅削减 Claude 内部使用，转向自研工具
据 The Information 报道，Anthropic 的两大企业客户 Meta 和 Microsoft 正大幅削减 Claude 的内部使用。Microsoft 原本预计每年在 Claude 上花费超过 10 亿美元，高管 Scott Guthrie 和 Jay Parikh 要求员工改用 GitHub Copilot 和 OpenAI 的模型，支出削减超过三分之一，云部门每名员工的月度预算从 10 万美元降至约 1 万美元。Meta 的 Claude Code 用户从约 6 万降至 3 万，部分原因是裁员，部分原因是主推 Muse Code 和 MetaCode 等自研工具，Meta 曾在 28 天内仅在 Claude Code 上就花费超过 1.05 亿美元。成本是驱动因素之一，但 Meta 也希望限制 Anthropic 获取其训练数据，同时 Anthropic 的快速扩张正让在位厂商感到压力。
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llama.cpp v0.6.0 发布：Clef 支持与 Metal 提速
全新的 v0.6.0 版本包含许多好东西： - Clef 支持（文本 + 视觉）- 对 Qwen3.8-Flash-Next 的高质量支持 - 借助 Metal 实现大幅性能提升 - 新的 `llama_batch_ext` API 网站也焕然一新：https://t.co/9akc1jmG9t
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Meta 在 Muse 上线前紧急修复 KVM 逃逸漏洞
404 Media 报道，Meta 在 AI 智能体产品 Muse 上线前数周发现多个安全漏洞，其中至少一个可能让普通用户突破虚拟机隔离、访问 Meta 内部敏感数据库，问题一度上报至 Mark Zuckerberg，多支安全团队加班修复。Meta 核心基础设施高管在 9 月 18 日的内部帖中称，Muse 直接在虚拟机上托管运行用户智能体是全新范式，KVM 逃逸报告激增促使团队从 8 月 27 日起进行服务加固，而 Muse 在 11 天后即发布。有 Meta 内部人士称部分防护是赶在上线前仓促推出，并担心 Hatch（Muse 内部代号）会引发大规模数据泄露。
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Physical AI 走出传统机器人：Meta、日产、DHL 的落地实践
Physical AI 正从传统机器人扩展到数据中心、工厂和仓库等企业任务。Meta 在爱荷华州 Altoona 园区测试双臂机器人练习网络线缆更换，在俄亥俄州 New Albany 的 Prometheus 设施测试机器人重新安装硬件组件并探索机械臂重启服务器；日产在田纳西州 Smyrna 工厂部署 AI 自主移动机器人运输零部件，DHL Supply Chain 用机器人引导仓库拣货。Gartner 分析师 Bill Ray 称这类系统仍处早期，尚不足以应对全部真实场景。
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Meta 开源 Muse Gadgets SDK，并发布 Muse Home Link 智能家居中继设备
Meta 于 2026 年 10 月 2 日公开 Muse Gadgets，提供面向 ESP32 的固件与面向 Linux 的 SDK，均为开源，用于自制与个人 AI 智能体 Muse 联动的硬件。Linux SDK 让 Muse 以指定用户账号权限在 Raspberry Pi 等终端上执行命令、读写文件，若该账号可用 sudo，Muse 也具备管理员权限。同时发布的 Muse Home Link 是连接家庭 Wi-Fi 与云端 Muse 的小型中继设备，可操作 Philips Hue 灯、Sonos 音箱及带本地 HTTP API 的自制设备，已制造 5000 台，仅面向美国 Muse 订阅用户免费发放。Muse 目前在美国、加拿大、墨西哥提供，不含日本；代码为 Apache License 2.0，但 SDK token 仅限个人非商用，且不受官方支持。
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Meta 发布开源项目 Muse Gadgets，让爱好者自建 AI 硬件
Meta 发布开源项目 Muse Gadgets，让爱好者自行搭建 AI 硬件。项目包含面向 ESP32 开发板的固件和一套 Linux SDK，用于把自制设备接入 Meta 的 AI 智能体 Muse，代码采用 Apache 2.0 许可，并设有 Discord 社区讨论。Meta 也可借此观察社区实际想要什么样的硬件形态。
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Baseten 用 MetaInfer 技能框架让 Claude Code 自主优化推理引擎，单流解码提速最高 90%
Baseten 工程博客作者基于 MetaInfer 技能框架，让 Claude Code 在单张 B200 上为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4）自主构建推理引擎 VibeQwen，单流解码速度最高比 vLLM 0.25.1 快 90%，TTFT 快 2.33 倍，并发 32 时单副本吞吐高出 71%。整个项目约一周、消耗约 17 亿 token 和 200 B200 小时，成本在数千美元量级。作者随后用同一知识库为图像分割模型 SAM 3.1 构建推理服务 Sammie，在单张 H100 上达到 91 张图/秒，比 Facebook 参考服务吞吐提升 50%，耗时数天、约 2 亿 token。
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Meta、OpenAI 与 Uber 让 AI 智能体主动开口，何时该保持安静成为新难题
Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dots 和 Uber 的司机助手都把智能体从被动应答改为主动发起，问题随之从回答什么变成何时打断、用哪个渠道、给出什么建议。文章提出主动消息的预期价值需高于打扰成本，价值由风险大小、用户行动概率、机会时效和归属方四部分构成，并据此决定立即发送、等待汇总还是不发。作者认为通知与增长团队常用的 uplift 模型、上下文 bandit 和接受度模型可解决时机与渠道问题，TypeSafe 的 Jev 和 Supersonic Labs 的 Julia 1 等决策模型只返回带概率的类型化判断，Julia 1 在 CPU 上每次决策约 33 ms。
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研究者提取 Meta 助手 Muse 内部指令，显示其为每位联系人建立档案
Meta 的新个人助手 Muse 成为爆款，数百万用户下载并将银行账户、消息和健康数据接入其中。独立 AI 安全研究员 Karan Joshi 通过普通聊天界面让 Muse 复制并分享自身软件文件，提取出大量指令和系统提示词，其中一条要求为“用户生活中的每个人”建立页面，每小时整理家人、伴侣、朋友、同事和关注对象的信息。Meta 发言人 Daniel Roberts 回应称，Muse 基于公开信息和用户选择分享的内容收集上下文，以便记住开票人就是此前修过浴室的水管工、配偶最喜欢哪种花。
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Meta 推出开源项目 Muse Gadgets，让开发者自建连接 Muse 的硬件
Meta 发布开源项目 Muse Gadgets，提供开源固件和 Linux SDK，开发者可用 Raspberry Pi 或 ESP32 等低成本硬件连接 Muse，并接入显示器、按钮、传感器等外设。Meta 产品负责人 Nat Friedman 称公司已自建 USB-C 供电的 Muse Home Link，可让 Muse 连接家庭网络并控制智能音箱和智能电视。Meta 本周还推出面向小企业的 Muse for Small Business，并成立 Meta Enterprise Platform 业务部门。
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Meta 开源代码，允许用户自制 Muse AI 硬件设备
Meta 开源了让用户自制 Muse 硬件设备的代码，Muse 搭载其新的 AI 智能体。用户可用现成 ESP32 开发板或 Raspberry Pi 配合 Meta 的 SDK，把 Muse 接入显示屏、按钮、传感器和执行器，Meta 提示需自行承担风险。Meta 还推出自制的 Muse Home Link 设备，借助社区构建的技能可控制灯光、电视、向打印机发送文档等，共生产 5000 台，现已开放候补名单，本月内发货。
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Meta 分享数学家与 Muse Spark 协作完成的六篇论文
Meta 称数学家通过常规聊天界面在 Thinking Mode 下与 Muse Spark 1.1 和 1.2 协作，在无定制研究框架的情况下完成六篇开放数学问题的论文，涵盖概率、微分方程、群论、优化、算术物理和非结合代数。每篇论文由数学家主导研究、另一组数学家评审，并标注哪些段落主要由人类或 AI 起草。其中群论论文由 Muse Spark 生成搜索代码找到反例，团队验证结果并完成证明。
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Meta 用 Muse Spark 探索非结合代数
6️⃣ 非结合代数：团队与 Muse Spark 合作，为一条受生物学启发的数学结构规则找到了一个例外。他们更进一步，提出了一种替代性刻画，并由研究人员进行了检验和完善。
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Meta：Muse Spark 助力算术物理研究
5️⃣ 算术物理：与 Muse Spark 合作的研究人员将数论中的一个想法与弦论中的一项计算联系起来。他们证明了这种联系在比以往已知更多的情况下成立，并建立在 20 世纪 80 年代的想法之上。
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Meta 与 Muse Spark 证明优化简化规则
4️⃣ 优化：什么时候可以用更简单的数学问题替换难题而不损失任何东西？研究人员与 Muse Spark 合作，证明了一条明确的规则：某种简化何时能精确捕捉原问题，何时会留下缺口。
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Meta Muse Spark 助数学家推翻群论猜想
3️⃣ 群论：研究人员通过找到一个反例，推翻了一条关于描述对称性的数学结构的拟议规则。Muse Spark 生成了找到该反例的搜索代码，团队验证了结果并完成了证明。
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Meta 用 Muse Spark 协作完成六篇数学论文
1️⃣ 概率：数学家与 Muse Spark 合作，回答了关于将随机点拟合到拉伸球面上的问题。在所研究的设定下，他们证明了精确拟合何时可能、何时不可能之间存在一个清晰的临界点。 阅读论文：https://t.co/T2rTfHafQV
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