本周我们分享了一个开源AI工具，将帮助加速高性能、低碳混凝土的发现。请在下面的线程中查看完整故事。 您还可以在这里找到该项目的研究文献： 1️⃣ 技术报告，包含模型和优化算法的详细信息： 2️⃣ 开源的SustainableConcrete库，包含相关数据和代码

今天，马克宣布了Meta在人工智能计算方面的重大投资。 查看他的帖子：

🚀来自Meta FAIR的新消息：今天我们推出了无缝互动，这是一个致力于建模人际动态的研究项目。 该项目包含一系列视听行为模型，旨在与Meta的Codec Avatars实验室和Core AI实验室合作开发，这些模型将两个人之间的言语转化为多样化、富有表现力的全身手势和积极倾听行为，从而允许在2D和3D中创建完全具身的虚拟形象。 这些模型有潜力创造出更自然、互动性更强的虚拟代理，能够在各种环境中进行类人社交互动。 了解更多：

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厌倦了手动调整提示吗？观看最新的 Llama 教程，了解如何使用开源 Python 库 `llama-prompt-ops` 优化您现有的 GPT 或其他 LLM 提示！ 在本视频中，合作工程师 Justin Lee 演示了安装、项目设置、迁移您的第一个提示以及分析性能提升。 立即观看，了解： ✨ 为什么系统化的提示优化对于从 GPT 迁移到 Llama 至关重要。 💻 针对客户服务分类任务的 `llama-prompt-ops` 实时代码演示。 在这里观看完整教程：

通过我们的最新课程"使用Llama 4构建"，将您的AI开发技能提升到一个新水平，该课程由@AndrewYNg和Meta AI团队的合作工程总监Amit Sangani教授。 在这个全面的课程中，您将学习如何利用Llama 4的强大功能，使部署变得比以往更容易，并通过对多张图像的提示实现更高级的多模态理解。 您将发现如何： - 构建能够对视觉内容进行推理、检测物体并精确回答图像基础问题的应用程序 - 理解Llama 4提示格式，特别是新的与图像相关的标记 - 使用长上下文处理整本书和研究论文，而无需将数据分块 - 使用Llama提示优化工具优化您的提示 - 使用Llama合成数据工具包创建高质量的训练数据 通过使用Meta的官方API和其他推理提供者的Llama 4进行实践经验，您将能够构建更强大的应用程序。 现在就开始学习，释放Llama 4的全部潜力！

我们首个 Llama 启动计划的反响令人震惊，在审查了超过 1,000 份申请后，我们很高兴地宣布我们的第一组参与者。 这一多元化的早期创业公司团队准备好推动 Llama 的可能性边界，并在 GenAI 市场中推动创新。我们将为他们提供支持，包括接入 Llama 技术团队和云信用报销，以帮助抵消使用 Llama 构建的成本。 了解更多关于 Llama 启动计划的信息：

对于 #CVPR2025，深入了解一些人工智能领域最杰出思想者的最新研究论文 👇

介绍 V-JEPA 2，这是一种在视觉理解和预测方面具有最先进性能的新世界模型。 V-JEPA 2 可以实现机器人中的零-shot 规划——使它们能够在不熟悉的环境中规划和执行任务。 下载 V-JEPA 2 并阅读我们的研究论文 ➡️