Meta AI是Meta Platforms（前身为Facebook, Inc.）的一个研究部门，致力于开发人工智能和增强现实技术。截至2025年，它在门洛帕克、伦敦、纽约市、巴黎、西雅图、匹兹堡、特拉维夫和蒙特利尔设有工作场所。该部门以其对机器学习和深度学习的开源贡献而闻名，包括PyTorch框架和Llama系列大语言模型，以及集成到Meta社交网络产品中的Meta AI虚拟助手。
Meta AI的起源可追溯至2013年，当时Facebook在Yann LeCun的指导下成立了Facebook AI Research（FAIR）。在接下来的十年中，FAIR发展成为一个全球性的研究组织，在生成式人工智能、计算机视觉和自然语言处理等领域发表了有影响力的工作。2025年，Meta将其人工智能工作重组为Meta Superintelligence Labs，该实验室整合了FAIR、大语言模型开发团队以及其他人工智能研究和产品团队。
历史
Meta AI于2013年作为Facebook AI Research（FAIR）成立。该实验室由Yann LeCun领导，直到2018年Jérôme Pesenti接任。在LeCun的领导下，FAIR以在自监督学习和生成对抗网络方面的开创性研究而闻名，并在文档分类、机器翻译和计算机视觉方面做出了贡献。
2016年，FAIR发布了fastText，这是一个用于高效文本分类和学习词表示的开源库。fastText引入了基于字符n-gram的方法，提高了对形态丰富语言的性能，并能够在标准硬件上实现更快的训练。
2017年，FAIR发布了PyTorch，这是一个基于Torch库的开源机器学习框架。PyTorch的动态计算图和以Python为先的设计使其在学术研究和工业界得到广泛采用，成为与TensorFlow并列的深度学习主导框架之一。
在2021年Facebook, Inc.更名为Meta Platforms之后，FAIR继续作为Meta的基础人工智能研究团队运作。2023年，Meta推出了基于公司Llama模型的Meta AI助手，并将其集成到社交网络产品中。2025年，Meta将其人工智能工作重组为Meta Superintelligence Labs，该实验室汇集了FAIR、大语言模型开发团队以及其他人工智能研究和产品团队。
虚拟助手
Meta AI也是该团队开发的虚拟助手的名称。该助手作为聊天机器人集成到Meta的社交网络产品中，包括Facebook、Instagram和WhatsApp，也可作为独立应用使用。可选的付费订阅提供更高的使用限制，以扩展助手的功能。
该虚拟助手预装在第二代Ray-Ban Meta智能眼镜上，并可在更新后整合来自眼镜摄像头的输入。它也可在Quest 2及更新的头戴式显示器（HMD）上使用。
自2024年5月起，该聊天机器人总结了来自各种媒体的新闻，而不直接链接到原始文章，包括在加拿大，其平台上禁止新闻链接。这种未经补偿和署名使用新闻内容的行为引发了伦理和法律方面的担忧，尤其是Meta继续减少其平台上的新闻可见性。
研究
Meta AI的研究涵盖人工智能的多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉和人工智能基础设施。该部门在学术场合广泛发表成果，并将其许多工具和模型作为开源软件发布。
自然语言处理
Meta AI的研究领域之一是自然语言处理，包括机器翻译、自然语言生成和问答。2023年，Meta AI团队发布了一组名为Seamless的自然语言处理模型，旨在实现实时语音翻译。2024年，包括Meta AI研究人员在内的一个团队发表了一篇关于为通常不受机器翻译支持的语言开发机器翻译的论文。《自然》杂志上的一篇社论文章对该论文进行了评论，强调在机器学习的开发和应用中让语言专家参与的重要性。
#### Galactica
Galactica是一个用于生成科学文本的大语言模型（LLM）。它从2022年11月15日起仅可用三天，之后因生成种族主义和不准确内容而被撤回。该模型旨在帮助科学家浏览庞大的文献，但其倾向于产生听起来合理但不正确的输出，导致了公众批评和迅速下架。
#### Llama
Llama是2023年2月发布的LLM。截至2026年1月，最新版本是Llama 4。Llama系列以开源许可证发布，使其成为研究人员和初创公司寻求OpenAI和Google DeepMind专有模型替代品的热门选择。Llama模型已被用于从聊天机器人到代码生成的广泛应用，并催生了更广泛的微调变体生态系统。
Muse
2026年4月，Meta Superintelligence Labs推出了Muse Spark，这是Muse系列中的第一个模型。Muse Spark是一个多模态推理模型，设计用于工具使用、视觉推理和多智能体工作流等任务。Meta随后扩展了该系列，推出了包括Muse Image和Muse Video在内的专业模型，专注于图像和视频生成与理解。
人工智能基础设施
Meta已开发了大规模计算基础设施，用于人工智能研究和部署。2022年，它推出了AI Research SuperCluster（RSC），这是一个基于GPU的超级计算机，旨在训练自然语言处理和计算机视觉等领域的大型模型。RSC由数千个Nvidia GPU和高带宽互连构建，以支持训练具有数千亿参数的模型。
Meta还开发了Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）系列定制人工智能加速器，用于其内部工作负载，同时继续使用大型Nvidia GPU集群。MTIA芯片旨在优化Meta特定推荐和排名模型的推理和训练，减少对第三方硬件的依赖。
争议
法国媒体Mediapart报道称，2022年，Facebook的母公司非法使用盗版网站LibGen积累的作品来训练其人工智能。该报道称，Meta未经授权使用了源自LibGen的数据集，该数据集是受版权保护的书籍和学术论文的存储库。Meta没有公开确认或否认具体细节，但这一事件凸显了关于在训练大语言模型中使用受版权材料的持续争论。
参见
参考文献
（来源事实已提供；无外部链接。）
外部链接
（按说明无外部URL。）