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我们开了家塔可店，因为Meta要在附近建AI数据中心。如今40%的业务都跟它挂钩。

Meta 正在美国路易斯安那州乡村地区建设其有史以来最大规模的 AI 数据中心，当地一家名为 Holy Tacos 的塔可店因承接工人口腹之需而开业，目前约 40% 的月营业额与 Meta 直接相关。这则新闻提供了一个难得的微观切面，展示 AI 算力基建如何重塑美国地方经济与普通人的生活。

DeepSeek 的 Agent 运行时 Harness 底层依赖一个名为 Cordis 的开源插件化框架，它最初为 QQ 机器人设计，现已成为一篇由北大与 DeepSeek 联合署名论文的研究对象。这件事说明 Agent 基础设施正在从做大模型转向做“可拆卸、可协作”的工程系统。

内部文件显示，Meta 曾计划通过代号为“Project OT”的重组方案，借助 AI 工具将多数工程团队规模削减 60%，并最终分两波裁掉比 2022 至 2023 年更大比例的员工。计划在 5 月最后一刻被叫停，但已实施的 30% 至 40% 减员已让团队明显承压。

Meta 旗下 Instagram 的 AI 内容标签系统再次失灵，大量使用背景移除、瑕疵修复等常规编辑功能的原创照片被误标为“AI Content”，而真正的生成式 AI 图片却未被识别，导致平台内容可信度再受质疑。

Meta 内部明确不再用 AI 采用率仪表盘或 Token 消耗量评估工程师绩效，转而回归交付结果本身。在 AI 编程助手渗透率已达 93% 的背景下，Meta 正试图把“用了多少 AI”和“干出多少活”解绑。

Meta 本周正式叫停以“AI 工具使用量”考核员工绩效的内部激励做法，不再用 Token 消耗量或“AI Native”标签评判员工；与此同时，员工正在测试新一代 Agent 工具 Hatch，它虽然不再被强制刷量，但因自主执行任务的工作方式，仍在显著推高内部算力消耗。

Meta 通过最新软件更新，远程禁用了数千副 AI 眼镜的摄像头功能，原因是检测到用户私自改装或遮挡录制指示灯。这是智能眼镜隐私争议发酵后，Meta 首次公开的大规模硬件强制管控动作。

Meta 发布了首个实时音频模型 Muse Voice Transcribe，能在同一段音频中区分 20 多位说话者并即时切换处理多种语言。这是 Meta 在语音 AI 赛道上对 Google 的直接回应，也是其超级智能实验室（MSI）近期密集发布产品的延续。

Meta 发布首个实时音频感知模型 Muse Voice Transcribe，支持 20 人以上同时说话的分轨转写，并通过 Meta Model API 开放调用。每 1000 分钟音频定价 3 美元（约 20.2 元人民币），相当于每小时 0.18 美元。

通用 AI 代理平台 Manus 于 2026 年 9 月 1 日正式恢复独立运营，结束了与 Meta 近八个月的收购与剥离波折。这家新加坡实验室将重新独立推进通用智能体产品研发，其商业化数据在审查期内仍保持增长。