Meta 新论文提出 ProPerMem 基准：主动式助手难在自主判断何时插话
Meta 新论文指出，主动式助手（如 AI 眼镜）的失败点在于自主判断何时插话，而不只是说什么。团队构建 ProPerMem 基准，用第一视角视频搭配平均 618K token、含大量干扰项的一年期记忆，并标注人工核验的触发窗口。
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Rohan Paul (X)AI 评分5252
AI at Meta (X)精选AI 评分7070 Meta 发布 Muse Glimmer 技术报告：30B 开源权重模型面向消费级硬件智能体任务
Meta 发布 Muse Glimmer 技术报告，这是一个 30B 开源权重模型，面向消费级硬件上的智能体任务。该模型在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上以 4-bit 精度运行可达实用速度，并在工具调用和多步规划上领先同规模开源模型。报告涵盖模型架构、蒸馏配方和量化等内容。
推荐理由：技术报告公开了 30B 开源权重模型的架构、蒸馏配方与量化方案，可供关注端侧智能体的读者参考。
AI at Meta (X)AI 评分5050 Meta 用 Muse Spark 1.3 探索 AI 加速健康科学研究
Meta 构建了一个由 Muse Spark 1.3 和 Muse Wonder 驱动、人类主导的研究支架，接入 500 万份回顾性去标识电子健康记录及公开数据，由医学专家团队用它生成假设、执行代码并起草论文，同时保留对科学决策的完全决定权。该探索已产出 10 篇研究论文，覆盖心脏病学、肿瘤学、传染病和急诊医学等领域。
Aran Komatsuzaki (X)AI 评分4242 Meta 推出 RoboJEPA 机器人世界模型
Meta 推出 RoboJEPA 将 JEPA 预测器从 22M 扩展到 8B 参数（迄今训练的最大模型），使用覆盖 12 种机器人形态的数据，并研究潜在预测误差如何预测下游规划性能 https://arxiv.org/abs/2610.10515
AI at Meta (X)AI 评分5858 Meta 发布数学家与 Muse Spark 协作完成的六篇开放问题论文
Meta 公布六篇论文，内容来自数学家过去数月通过 meta.ai 普通聊天界面与 Muse Spark 1.1、1.2 的 Thinking Mode 协作求解尚无现成路径的开放问题，未使用定制研究脚手架。合作遵循同一套原则：由数学家主导研究，再由另一组数学家评审，每篇论文标注哪些段落主要由人类或 AI 起草，并注明所依据的先前研究；若有其他团队独立宣布同一问题的解法，也会一并致谢。
AI at Meta (X)AI 评分4040 Meta 预览 WildArtifactBench 智能体评测框架
Meta 预览内部评测框架 WildArtifactBench，用于评估智能体在多种交付格式下完成复杂真实任务的能力。该框架不依赖严格的标准答案评分，而是采用人类与智能体偏好评判给出的胜率和 Elo 分数，从而扩大对实际多模态工作流的任务覆盖。Meta 已从中开放 10 个任务，用于衡量多模态智能体的实际实用价值。