Meta 删除引发抓取与 AI 训练担忧的使用条款
Meta 更新商业使用条款时曾声明可用企业账户域名、网页或 URL 上的任何内容来开发、改进和训练其产品,法律专家认为这可能允许 Meta 抓取发布商网站内容用于 AI 训练。Meta 发言人称条款更新不代表网页抓取方式变化,随后该条款已被删除,并澄清整合的抓取条款仅适用于广告和商业产品。
Meta 更新商业使用条款时曾声明可用企业账户域名、网页或 URL 上的任何内容来开发、改进和训练其产品,法律专家认为这可能允许 Meta 抓取发布商网站内容用于 AI 训练。Meta 发言人称条款更新不代表网页抓取方式变化,随后该条款已被删除,并澄清整合的抓取条款仅适用于广告和商业产品。
Meta 在遭到反对后更新商业条款,删除了被解读为可抓取网站内容用于训练 AI 的表述。Meta 传播副总裁 Andy Stone 与发言人 Daniel Roberts 此前称抓取方式没有变化,Roberts 最新声明称该条款仅适用于广告和商业产品,内容所有者仍可通过 robots.txt 表达偏好。
Yelp、达美航空、摩根大通和嘉信理财等网站已限制或封禁 AI 智能体代为执行任务,Meta 的 Muse、xAI 的 Grok、OpenAI 的 Dots 等产品用户报告在多个网站受阻。
Latent Space 试播新节目 High Taste Testers,以旧金山午餐对话的形式聊 Dev Day 与最新模型和助手,并汇总 10 月 15 至 16 日的 AI 新闻。
Meta 将于 10 月 30 日更新商业服务条款,要求商业账号授权 Meta 用自动化爬虫访问、索引并抓取其关联网站内容,且不允许企业选择退出,不接受者只能停止使用 Meta 服务。
Meta 将于 10 月 30 日生效的新商业条款,据 Nieman Lab 报道,可能允许其抓取并使用与使用其平台的企业“相关”的网站内容,用于开发、改进、研究和训练 AI 产品。
The Verge 报道,一张 AI 生成的 Mia Goth 假图在 Instagram 上获得近 50 万点赞,发布账号拥有超百万粉丝且带有蓝色认证标记,Instagram 最终以冒充公众人物为由移除该账号。
Latent Space 的 AINews 汇总 10 月 14 日至 15 日动态,头条是 Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络已足够清晰,认为多数多义性案例可被智能体分析化解。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国“最强”开源权重模型,采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口,原生多模态,面向复杂编码任务和智能体工作。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,面向编码与智能体任务,拥有 8160 亿参数(420 亿激活)、最高 100 万 token 上下文,支持文本、图像、视频和音频。
Meta 发布 Muse Spark Open 模型,称其为迄今能力最强的美国开源权重模型,也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线,可在自己的 AWS 账号中部署到 SageMaker AI 端点。
The Verge 报道称,Meta 上月发布的 AI 个人助理 Muse 下载量已达数百万次并登上苹果 App Store 榜首,其界面被指鼓励用户授权银行账户、密码、联系人和聊天记录等数据。
Rivian 创始人兼 CEO RJ Scaringe 在 TechCrunch Disrupt 上表示,未来 Rivian 汽车将能运行 Anthropic 等外部公司打造的 AI 智能体,但未给出落地时间,仅指向 12 月的“AI & Autonomy Day”活动。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,支持文本、图像、音频和视频输入,上下文窗口最高 1M tokens。
推荐理由:Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型,文中给出部署、微调与量化运行的完整路径,可据此评估本地与云端落地成本。
Google 的 Gemini 4 Argon 今日正式 GA,覆盖编码、知识工作、企业工作流和网络防御,通过付费 Gemini API 与 Gemini 平台、Gemini 应用中的 AI Pro 和 Ultra、Search 的 AI Mode 以及 Antigravity 的 Ultra 提供访问。
Anthropic 发布报告称,Z.ai 于 8 月发布的开源模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改,构成重大网络攻击风险。开放模型可下载、可重训、可微调,成本通常低于闭源模型,但安全与民主化之间存在权衡。截至发稿,Artificial Analysis LLM 榜单前八名均为闭源模型,开放模型在开发进度上仅落后数月。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder(代号 Watermelon)与 Muse Wonder Full,前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由:汇总 Meta Muse Wonder 双模型发布与第三方评测数据,可对比其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的能力与成本位置。
MIT Technology Review 文章指出,AI 的拒绝机制已成为 AI 安全的"承重墙",但这一机制本质上是概率性的,并不可靠。模型在训练中学会拒绝有害提示词,却仍保留作恶能力,已有用户试图用先进 AI 培育生物病原体、构建自主无人机蜂群。文章还警告,拒绝机制让 AI 公司乃至政府得以划定言论边界,可能被用于压制异见。
MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出,尽管马斯克称 Tesla Optimus 可能以低至 2 万美元每台自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售,但许多机器人研究者对此持怀疑态度。
Import AI 469 期介绍了 DiG-bench(Discovery in Games),一个由 70 款隐藏规则游戏组成的发现能力基准,Opus 5 与 Fable 5 搭配 Claude Code 表现最佳,但 Tier 7 成功率仅 0.2,远低于人类的 100%。