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一位用户反映，Facebook动态已从好友内容转向创作者内容，而近几周内多数帖子为AI生成，常常与最新一代模型制作的真实图片和视频难以区分。
新墨西哥州陪审团认定Facebook在剑桥分析数据泄露案中欺骗用户关于隐私保护措施负有责任，该事件影响超过8700万用户档案，并可能面临超过200万项违规行为的潜在处罚。
一篇讨论 Facebook 尽管被认为过时却衰落缓慢的评论文章，与 MySpace 等平台的迅速消亡形成对比。
Garry Tan 在推特上表示，Facebook 的 Muse 正在从用户行为中生成有价値的AI训练数据，并将其数据收集与Onavo应用进行比较。
该推文强调了Facebook通过其'muse'产品收集大量个人AI训练数据的潜力，将其与Onavo相比较，并指出这可能极大地提升其数据飞轮效应。
马克·扎克伯格就2017年Cambridge Analytica数据隐私丑闻发表的声明，该事件涉及Facebook数据被滥用于政治目的。
来自 Meta 的 Lu Fang 和 Ilina Mitra 将在 PyTorch Conference 2026 上深入介绍构建高性能推荐推理系统，详细说明端到端生产工作流和大规模平台的高级优化。
Meta已与美国各州检察长达成和解，将为Instagram和Facebook的青少年用户实施改变，如非个性化信息流、时间限制和年龄验证，以改善儿童安全。
在2005年哈佛大学的一次讲座中，21岁的马克·扎克伯格通过聪明的人和灵活性，解释了Facebook相对于Google的竞争优势。
uBlock Origin 表示，由于 Facebook 的技术反制措施，它将无法再屏蔽 Facebook 上的广告。尽管使用了广告拦截器，用户仍会在 Facebook 上看到广告。
据报道，Facebook 正在付费给有争议的创作者制作煽动愤怒的内容，这引发了对算法激励和平台审核的担忧。
马克·扎克伯格分享了他的产品开发理念，强调利用数据和定性反馈来识别问题，然后将直觉解决方案作为假设进行测试，并以 News Feed 的创建为案例研究。
一个关于对生产力工具的痴迷如何让人分心、无法专注于解决正确问题的反思，以一位使用Sublime Text和printf调试等简单工具的Facebook工程师为例。
本·霍罗威茨讲述了马克·扎克伯格第二次解雇高管团队的事件，以及这如何促使他创建了Facebook的工程训练营，突显了扎克伯格对人和管理的深刻理解。
欧盟委员会初步认定，Meta在Facebook和Instagram上使用的自动播放、无限滚动以及个性化推荐功能具有成瘾性，尤其对未成年人影响严重，并警告Meta必须禁用这些功能，否则将面临巨额罚款。
欧盟《数字服务法案》初步裁定Meta旗下的Instagram和Facebook存在成瘾性设计，可能迫使其重新设计并面临高达120亿美元的罚款。
Chamath Palihapitiya 分享了推动 Facebook 达到数十亿用户的增长原则：专注于让用户进门、快速达到顿悟时刻，并经常传递核心产品价值，而不是追求病毒式传播。他强调要否定直觉，并专注于单一指标，比如让用户在 10 天内加 7 个好友。
Meta未能成功驳回美国多个州提出的关于其平台Facebook和Instagram导致儿童上瘾的指控