Meta宣布支持五所美国大学利用Muse模型加速医学与科学突破

Meta于2026年10月28日宣布，将支持美国五所大学的科研工作，包括加州理工学院（Caltech）、俄亥俄州立大学医学院、路易斯安那州立大学（LSU）、印第安纳大学以及休斯顿大学健康科学中心（UTHealth Houston）。此次支持形式因机构而异，涵盖访问Meta最新的AI模型、与Meta研究人员直接合作以及为部分项目提供研究资金。

研究人员将使用Meta的Muse系列模型，包括最强大的开源权重模型Muse Spark Open、Muse Wonder和Muse Spark系列，以及可在单个消费级GPU上运行的30B参数开源权重模型Muse Glimmer。此外，项目还将利用计算机视觉模型如Segment Anything Model (SAM)、V-JEPA和DINO，以及多语言通信模型SeamlessM4T。

在医学领域，俄亥俄州立大学的研究团队将探索如何利用开源权重Muse模型结合常规腹部CT扫描和纵向医疗记录，以在临床诊断前识别心力衰竭保留射血分数（HFpEF）的高风险患者。该项目由生物信息学助理教授Yuan Xue博士领导，旨在通过更好地利用常规护理中已收集的信息来改善患者预后。

在基础科学方面，加州理工学院的项目测试大语言模型是否能作为原始研究的工具。数学家Tony Yue Yu博士正在构建MathDB Frontier，一个基于包含超过86,900个研究级开放问题的数据库，以评估模型在形式化猜想、搜索引理和生成机器可验证证明方面的能力，而非仅仅进行模式匹配。

Meta强调，参与大学将在其自身环境中运行模型，独立进行研究并完全控制所有患者和临床数据；这些数据不会共享给Meta或由Meta处理。这一举措表明Meta正试图将其开源模型生态深入嵌入到高价值的学术和临床工作流中，以验证其在真实世界复杂问题上的适用性。