Meta、Advanced AI Scaling Framework と Muse Spark 安全性レポートを公開
Meta は AI モデル能力の向上に合わせて安全策をスケールさせる枠組み「Advanced AI Scaling Framework」を公開し、同時に Muse Spark の Safety & Preparedness Report を提示した。従来の Frontier AI Framework を拡張する形で、能力評価・モニタリング・対策展開のサイクルを明文化し、より能力の高いモデルに対する追加要件を盛り込む。
ソース: Meta AI Blog
Meta、Muse Spark を発表 — Meta Superintelligence Labs の初モデル
Meta は新設の Meta Superintelligence Labs (MSL) から初のモデル「Muse Spark」を発表した。ネイティブにマルチモーダルな推論モデルで、ツール利用・視覚的 chain-of-thought・マルチエージェントのオーケストレーションをサポートする。Muse シリーズはスケーリングラダーの第一段に位置付けられ、研究・モデル訓練・Hyperion データセンターを含むインフラまでスタック全体を再構築する文脈での投入。
ソース: Meta AI Blog
SAM 3.1 公開 — マルチプレキシングとグローバル推論で高速・高精度なリアルタイム動画追跡
Meta は Segment Anything Model 3.1 (SAM 3.1) を公開した。SAM 3 の drop-in 置換として、動画処理効率を大幅に改善する。新たに導入された object multiplexing により1 forward pass で最大 16 オブジェクトを同時追跡できるようになり、リアルタイム動画における検出・追跡パイプラインの実用性が大きく向上する。
ソース: Meta AI Blog
TRIBE v2 — 人間脳の応答を予測する基盤モデル、解像度 70 倍向上
Meta は人間脳の神経活動を予測する基盤モデル「TRIBE v2」を発表した。視覚 / 聴覚刺激への脳応答を予測するデジタルツインとして機能し、同種モデルと比較して 70 倍の解像度向上を実現する。神経科学者・臨床研究者は被験者を必要とせずに仮説検証できるようになる。モデル・コード・論文・対話デモを公開。
ソース: Meta AI Blog
Alta Daily、Meta の Segment Anything を使ってデジタルクローゼットを再構築
Meta の Segment Anything Model (SAM) を活用した事例。ファッション系アプリ Alta Daily が、ユーザーが撮影した衣類画像から自動で被写体を切り出し、デジタルクローゼットを構築する用途でSAM を採用した。SAM 系モデルの実応用ケーススタディとして発表されている。
ソース: Meta AI Blog
Meta、2 年で MTIA チップ 4 世代 — 数十億ユーザー向け AI を支えるハードウェア戦略
Meta は自社 AI 推論チップ Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) をわずか 2 年で 4 世代展開してきた経緯と、その背景にある柔軟性戦略を公開した。数十億ユーザー向けに多様な AI モデルをサーブしながらコストを抑えるため、短いハードウェア更新サイクルでアーキテクチャを進化させ続けるアプローチを採用している。
ソース: Meta AI Blog
Meta と World Resources Institute、DINO ベースの森林樹冠高マップ v2 を公開
Meta は World Resources Institute と提携し、DINO 系基盤モデルを用いた森林樹冠高マップ v2 (CHMv2) を公開した。オープンソースのモデルとワールドスケールのマップを提供し、世界中の森林の高さ・密度・ギャップを詳細に可視化することで、生物多様性保全や土地利用判断を支援する。
ソース: Meta AI Blog
英国、DINO 活用で都市緑地アクセス改善と政府コスト削減
英国の Forest Research が Meta の DINO 系基盤モデルを活用し、都市・町部の緑地（greenspace）マッピングを大規模化した事例。Environmental Improvement Plan の『15 分以内に緑地にアクセスできる』目標を支える基盤データを、衛星画像 + DINO の自動分析で生成。政府の評価コストを削減しつつ、緑地アクセスの均等化に寄与する。
ソース: Meta AI Blog
Penn 大学、DINO + SAM で医療トリアージを近代化
ペンシルベニア大学の研究チームが Meta の DINO・SAM 系モデルを活用し、現代の医療トリアージプロトコルを改善する応用事例を発表した。災害医療や緊急対応の意思決定木を画像認識ベースで支援し、限られたリソース下で生死を分ける判断を補助する。
ソース: Meta AI Blog
USRA、Segment Anything で洪水緊急対応を支援
Universities Space Research Association (USRA) と Meta が連携し、Segment Anything Model (SAM) を活用して洪水緊急対応・水資源管理システムを支援。米地質調査所 (USGS) の水観測システムにおいて、衛星画像から水域を自動セグメント化し、洪水・干ばつ予測やダム・貯水池管理の意思決定を支援する。
ソース: Meta AI Blog
SAM Audio — 音声分離向け初の統合マルチモーダルモデル
Meta は SAM のオーディオ版「SAM Audio」を発表した。マルチモーダルなプロンプトを使って音声分離 (audio separation) を行う、初の統合モデル。Perception Encoder Audiovisual (PE-AV)を基盤とし、音声分離タスクで SOTA を達成。SAM Audio-Bench という初の in-the-wild 評価ベンチマークも同時公開。SAM Audio と PE-AV は本日から利用可能。
ソース: Meta AI Blog
Orakl Oncology、DINOv2 でがん治療研究を加速
フランスの Gustave Roussy Institute スピンオフ Orakl Oncology が、DINOv2 を活用してがん治療研究を加速。患者由来オルガノイド（実験用がん細胞塊）の顕微鏡画像解析に DINOv2 を組み込み、薬剤候補のスクリーニング効率を向上させる。臨床試験前段階の治療法発見プロセスを大幅に短縮する応用例。
ソース: Meta AI Blog