CHONGQING, CHINA - MAY 06: In this photo illustration, the logo of Pinterest, Inc. is displayed on a smartphone screen, with the company's iconic red branding visible in the background, on May 06, 2025, in Chongqing, China. Pinterest is an American image-sharing and social media platform designed to enable the discovery and saving of ideas through visual content. (Photo illustration by Cheng Xin/Getty Images)Getty ImagesPinterest stock (NASDAQ: PINS) fell 6% on September 24, dropping below its 100-day movin ...

We recently published Trending Analyst Calls: Top 10 Stocks. Meta Platforms Inc (NASDAQ:META) is one of the stocks analysts were recently talking about. Mitchell Green, Lead Edge Capital founding partner, said in a program on CNBC early August that Meta Platforms is one of the best stocks to play the AI trade. The analyst highlighted the company’s active user count and margins. “We’re sitting here today and after yesterday’s, you know, earnings pop. Facebook is a $2 trillion company growing. What did ear ...

模型发布与核心特点 - Meta发布Code World Model（CWM），参数量为32B，支持最长131k token上下文，采用开放权重策略[1] - 模型核心目标是将"世界模型"思想引入代码生成与推理领域，使模型不仅能生成代码，还能模拟执行过程、推理程序状态并自我修复Bug[1][2] - 训练数据规模庞大：预训练阶段使用约8T tokens（代码占比30%），中期训练引入5T tokens世界建模数据，后训练阶段SFT使用100B tokens、RL使用172B tokens[3][4] 技术实现与数据构建 - 采用局部+全局交替机制和长序列稳定化技术处理超长上下文[3] - 世界模型能力依赖两类数据：Python执行轨迹（序列化中间栈帧与变量状态）和Agent环境交互轨迹（从10.2万张镜像和3.15万个仓库收集300万条轨迹）[6][8][9] - 后训练阶段引入工程优化：SFT阶段使用"推理token"区分直答与推理，RL阶段改用<think>标签并采用自举策略回流高质量数据[9] 性能表现与基准测试 - 在SWE-bench Verified测试中达到65.8% pass@1（启用多候选投票）和53.9%（未启用），接近GPT-4水平[10][12] - 在LiveCodeBench、Math-500和AIME 2024基准分别取得68.6%、96.6%和76.0%的亮眼成绩[10] - 模型专精于代码修复与数学推理，但在多语言和编辑格式场景存在局限，且Agent训练可能引入格式化噪声[12] 行业反响与开源意义 - Meta开源中期训练、SFT和RL阶段的权重检查点，为学术与工程复现提供重要支持[2][15] - 业界普遍认可其研究价值，但强调需与实际开发环境集成测试，并关注32B参数模型的计算资源需求[15] - 模型被视为推动代码生成从静态学习转向动态执行模拟的关键突破，可能重塑软件开发范式[2][13]

衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最新消息，扎克伯格再次从OpenAI重磅挖角了一名华人研究员。 这次是—— 宋飏 （Yang Song） ！ 宋飏，何许人也？ 16岁裸分上清华的少年天才，扩散模型崛起&攻克扩散模型短板的关键贡献者之一，OpenAI战略探索团队的带队人。 这次是真的要用"震惊"来表达我内心的感受了 （吃惊脸.jpg） …… 翻看他本人在上的最新一篇推文，还是上个月因GPT-OSS而激动。 现在再听闻他的消息，已经是宋飏 于本月初转会至Meta的MSL旗下，向MSL首席科学家赵晟佳汇报。 他被撬动这件事，咱听到后脱口而出一句"震惊"真不是夸张，而且相信大部分人听到这个消息几乎第一反应都这样。 业内人士称他是Meta从OpenAI挖来的最强大脑之一，还说"很多OpenAI的朋友得知他离开，都惊呆了"。 Meta前前后后不停歇挖来的这么多牛人，他们到底看中的是什么？ 有网友评价道， 他们并非纯粹为了金钱利益 ，"一旦你达到一定的财富水平，金钱就不再驱动你的决策"——尤其是对于那些在OpenAI工作了 3年以上的员工来说。 持续攻克扩散模型短板 宋飏于2022年博士毕业后加入Op ...

This year, one of the better performers among the Magnificent 7 has been Meta Platforms Inc. ...

BREAKING: Futures Fall As Many Hot Stocks Continue Slide IBD Videos Get market updates, educational videos, webinars, and stock analysis. 9/25/2025Google is shaking up digital payments, cryptocurrency and emerging AI-based shopping applications with a new technology. 9/25/2025Google is shaking up digital payments, cryptocurrency and emerging AI-based... INVESTING RESOURCES Take a Trial Today Get instant access to exclusive stock lists, expert market analysis and powerful tools with 2 months of IBD Digital f ...

刚刚，Meta又从OpenAI挖来一员猛将——宋飏，扩散模型领域的核心人物，DALL·E 2技术路径的早期奠基者。他已正式加入Meta Superintelligence Labs，担任研究负责人，直接向他的师兄赵晟佳汇报。 就在刚刚，OpenAI前高层研究员宋飏已正式加盟Meta Superintelligence Labs（MSL），担任研究负责人（Research Principal）。 他将直接向MSL首席科学家赵晟佳（Shengjia Zhao）汇报。 左：宋飏；右：赵晟佳 对于这个突发消息，很多名人网友都对此感到震惊： 也有人并不看好本次「转会」，认为打造最强战队并不只是把世界最强的选手都买过来就能万事大吉了的。 本次人事流动背后，或许透露出Meta在AI竞赛中释放的三重信号。 MSL的人才拼图更完整了 赵晟佳与宋飏的组合，或许标志着MSL逐渐从「顶级个体」迈向「协同作战」的团队形态。 两人有不少交集：本科都在清华，博士在斯坦福同门，曾先后就职于OpenAI，分别在大模型系统与生成建模领域有深厚积累。 赵晟佳主导过ChatGPT、GPT-4及其后续版本的多个核心研发。 而宋飏长期关注跨模态模型架构 ...

机器之心报道 编辑：泽南 本周四午间传来消息，原 OpenAI 战略探索团队负责人宋飏（Yang Song）加入 Meta，他成为了新成立的 Meta 超级智能实验室（MSL）研究负责人。 据多方消息称，宋飏现在将向赵晟佳（Shengjia Zhao）汇报工作。赵晟佳是另一位刚刚从 OpenAI 转来的老同事，后者自 6 月宣布加入 Meta 。 Meta 的 AI 梦之队组成了？ 今年 6 月起，Meta 发起了一场 AI 人才的争夺战，目标覆盖行业领先的 OpenAI，到谷歌、Anthropic 等公司的团队，给出的薪资条件极高。据说迄今为 止，顶尖研究人员至少已挖来了 11 人。 扎克伯格又从 OpenAI 挖走了一位华人科学家，而且这位称得上是「超级大脑」。 宋飏自 2022 年起加入 OpenAI。他的研究重点是构建多模态大模型、生成模型架构、优化、训练目标和数据效率的改进。此前，他在 Google Brain、 Uber ATG、微软工作和实习过。 | Yang Song | | | | | GET MY OWN PROFILE | | | --- | --- | --- | --- | --- ...

刚刚，Meta FAIR推出了代码世界模型！ CWM（Code World Model），一个参数量为32B、上下文大小达131k token的密集语言模型，专为代码生成和推理打造的研究模型 这是全球首个将世界模型系统性引入代码生成的语言模型。 与现有代码大模型相比，CWM最与众不同的一点在于，它不仅能生成代码、理解语义。 更关键的是，它"懂得"代码如何执行，能模拟代码运行过程中变量的状态变化与环境反馈，从而推动代码理解、调试乃至规划的整体能力提升。 也就是说，它具备接近人类程序员的思考能力。 在多个代码与推理任务上，CWM均有出色表现，譬如其在SWE-bench Verified得分65.8%，领先所有开源同规模模型，已接近GPT-4级别。 更重要的是，Meta FAIR这次开源了模型代码、训练细节以及多个阶段的权重检查点，诚意十足。 让大模型"懂动态执行" CWM的诞生，直击当前大模型在代码生成中的一大痛点： 尽管现有大模型已经具备写代码的能力，但代码执行效果并不稳定，生成内容难以调试、不可执行，甚至存在隐藏逻辑错误。 FAIR团队认为，其根源在于大模型只是把代码当作文本来预测。 它不理解代码会如何运行， ...

项目规模与投资 - Meta在路易斯安那州农村地区建设全球最大数据中心之一 投资额达100亿美元 占地面积相当于70个足球场[3] - 数据中心日耗电量超过新奥尔良市夏季峰值用电量[3] - 配套电力基础设施投资超过30亿美元[4] 电力供应安排 - 电力公司Entergy与Meta签订合同 将建设三座天然气发电厂 总发电量达2262兆瓦 相当于Entergy在路易斯安那州当前供电量的五分之一[7] - Meta同意在15年内承担约一半的发电厂建设成本 包括成本超支部分 但不包括运营维护费用[10] - 所有电网用户需共同承担5.5亿美元输电线路建设成本[11] 监管与透明度问题 - 保密协议隐藏了Meta具体支付金额[7] - 消费者权益倡导组织未能强制Meta提供宣誓证词或接受交叉质询[8] - 路易斯安那州公共服务委员会五名委员中唯一反对者表示缺乏关键信息 包括实际用电量、天然气电厂是否最经济选项以及能否创造500个就业岗位[9] 财政优惠与潜在影响 - 根据2024年州法律 Meta免缴销售税 可能导致州政府每年损失"数千万美元或更多"收入[10] - 监管机构警告若Meta退出或不续约 公众需承担发电厂剩余30年寿命周期的费用[11] - 哈佛大学电力法律倡议主任指出科技公司应承担"每一分钱费用 避免公众承担风险"[12] 各州监管对比 - 超过12个州已采取措施保护家庭和企业用户免受数据中心相关用电成本上升影响[12] - 宾夕法尼亚州正在起草费率结构模型 新泽西州研究数据中心是否导致其他用户成本"不合理"增加 俄勒冈州通过立法要求制定新的（可能更高）数据中心电价[13] - 德克萨斯州6月实施"紧急断电"法律 授权电网运营商在紧急情况下要求数据中心减少用电负荷[14] 地方影响与社区反应 - Meta计划在路易斯安那州投资1500兆瓦可再生能源 在Richland Parish投资2亿美元用于供水和道路基础设施[15] - 当地干墙企业规模因Meta到来扩大三倍[15] - 建设期间交通拥堵加剧 房价飙升 低收入家庭被迫迁离 trailer park改建为Meta工人住房[16] - 德里市长表示希望本地居民能从项目中受益[16]