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Meta开发了完整的AI技术栈，包括MTIA芯片、Meta Compute基础设施、Muse Spark基础模型以及Muse和Meta AI应用，强调掌握每一层对于增强竞争优势的重要性。
本文提出了一种通过结合静态和在线校正器来控制下行风险以改进冻结预测器的方法，在基准测试中展示了高达11.5%的增益，并在电力负荷预测中减少了误差。
本文提出了Slicing-Graphing-Alignment (SGA) 方法，用于量化时间序列基础模型中多步预测的不确定性，展示了优越的性能并揭示了一个经验缩放规律。
本文提出了VINTAGE-TS，这是一种考虑修订的时间序列基础模型适配方案，它能区分观测时间与信息可用时间，并提供了一个用于评估数据修订下预测表现的框架。
本文介绍了TW3Cast，一个时间序列预测系统，它使用基于轻度微调基础模型的冻结路由器，在GIFT-Eval基准上取得顶尖性能，且无需代理或语言模型
本文对fMRI基础模型进行了一项扩展性研究，揭示了模型性能取决于预训练数据规模、模型规模和训练时长的组合，而不仅仅是计算资源。
本文提出一种仿脑分层模块化持续学习方法，能处理在线不确定的数据流，利用预训练基础模型，在具身操作等任务中取得显著性能提升。
本文介绍OpTFM，一个针对医疗保健领域表格基础模型的比较评估框架，从六个临床意义显著的维度（如泛化性和公平性）评估模型，并应用于两个用例以展示上下文依赖的排名。
本文提出了一种面向零样本时间序列预测的源头优先分类体系，对证据来源进行归类，并引入审计框架以提升基准评估的透明度。
本文提出了一种使用文本到图像基础模型和变分自编码器的工作流程，基于与水压头观测数据的一致性对竞争性地质解释进行排名，以改进早期地下决策制定。
PhysioBench引入了一个统一的生理信号问答基准，整合22个数据集成6140万道问题，涵盖30项任务，以评估各种AI模型的性能。
本文提出了Grounded Action Models (GAMs)，一种集成3D定位的新型机器人基础模型范式，在操作任务上实现了最先进的性能。
OmniEdu 推出一个开放的基础模型家族，专为K-12教育设计，通过精选语料库训练，以提高问题解决、课程理解和教学辅导能力。
本立场文件提出了一种基础模型操作系统（FMOS），用于虚拟化基础模型交互，为应用程序提供专用、可信的实例，并通过编排和策略执行实现自进化能力。
本文介绍了Natural General Intelligence作为一个基于地球系统的基础模型，以解决AI对自然资源常被忽视的影响，解释了其概念框架和必要性。
本文研究了跨深度聚合和软路由专家在EEG基础模型微调中对多个数据集的影响，显示出不一致的益处和显著的计算开销。
本文评估了Cellpose-SAM在干细胞显微镜中的压缩方案，表明混合精度量化在保持分割精度的同时实现了6.76倍的压缩且无灾难性失败。
本文对时间序列基础模型在不同数据集上的行人流量预测进行了基准测试，发现基础模型在数据丰富、具有季节性的场景中表现优异，而在数据有限的情况下，简单模型也能保持竞争力。
Apple 已在 MacOS 27 上发布其 Apple Foundation Models (AFM)，供本地使用，可通过终端命令访问，引发了关于本地 AI 和开放模型影响的讨论。