🔭 公司动态追踪

Meta 工程团队介绍其数据管道智能体采用的瘦编排器（thin orchestrator）模式：一个约 1300 行的编排器只负责路由和可靠性检查，将 20+ 工作流分派给 14 个上下文隔离的专项子智能体，自身不做任何领域推理。

Meta 介绍其位于俄亥俄州 New Albany 的吉瓦级超集群 Prometheus，一期已建成并用于训练 Muse 系列基础模型，目标扩展到约 100 万张 GPU。

Meta 工程团队详解如何把 AI 智能体作为开发流程参与者来构建独立 Groups 应用 Forum，采用 human-on-the-loop 模式并以验证通过的生产级产出衡量成功。Forum 在八周内达到与 Facebook Groups 的核心功能对齐，自主压测循环在开发期发现并修复了内存问题，内存占用和缺页约减半，上线后智能体还协助根因分析用户反馈。

Apple 机器学习研究团队演示如何在 Mac Studio 上本地运行近万亿参数的 Muse Spark Open 等前沿模型，使用今天发布的新版 MLX（v0.30.1 起）与 macOS 26.2 的 RDMA over Thunderbolt 驱动。

Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。

LangChain 在其开源编码 Agent Open SWE 中构建模型路由器，在 973 个线程的 A/B 测试中，中位成本从 $2.61 降到 $0.94（降 64%），PR 合并率 29.2% 对 27.3%，质量无可测变化。

Ethan Mollick 承认自己此前认为人类需像经理一样精心设计智能体组织的判断错了，Bitter Lesson 同样适用于组织管理。