Animoca 联合创始人 Yat Siu 警告 AI 交易代理的信任风险
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Animoca Brands与纳斯达克公司Currenc Group暂停反向并购谈判，上市计划搁置
PANews 9月22日消息，据 The Block 报道，Animoca Brands 与纳斯达克上市公司 Currenc Group 已共同暂停关于一项拟议反向并购的谈判；该并购原计划促成 Animoca 上市。这项并购计划最初于 2025 年 11 月宣布。Animoca 表示，公司仍致力于在主流交易所重新上市，而主席 Yat Siu 则指出，目前“企业灵活性”的优先级高于该并购事宜。
Superlogic 收购 Entravel 加密业务，Animoca Brands 成战略投资者
火星财经消息，旅行与体验奖励平台 Bookit 的母公司 Superlogic Technologies 宣布，战略收购 Entravel Group 的加密白标旅行平台业务以及链上代币化奖励技术构建商 Spree。收购将增强 Bookit 为加密机构将原生旅行与体验预订平台直接接入其应用的能力，并强化链上积分与可互操作奖励的代币化能力。作为收购 Spree.Finance 的一部分，Animoca Brands 将成为 Superlogic 的战略投资者和股东，Animoca Brands 首席运营官 Minh Do 将加入 Superlogic 顾问委员会。收购 Entravel Group 加密业务后，Bookit 生态系统新增 27 家白标合作伙伴，包括 Kraken、MetaMask 和 EtherFi，并向合作伙伴及其终端用户开放 Bookit 超过 200 万商户的旅行、零售与 VIP 体验网络。Superlogic 首席执行官 Lin Dai 表示，整合 Entravel Group 与 Spree 的技术及合作伙伴网络，是推进可扩展全栈旅行与奖励企业解决方案的重要一步。
Meta发布开放权重AI模型Muse Spark Open
Odaily星球日报讯 Meta Platforms(META.O)推出新款开放权重 AI 模型 Muse Spark Open，主要面向编程和 AI 智能体任务，但并未开放其性能最强的模型。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示，Muse Spark Open 并非公司开发或发布的最强模型。 Meta 本周早些时候推出的 Muse Wonder 仍采用闭源模式。Meta 同时承认，在软件开发及部分其他任务上，中国开放权重模型的表现仍优于 Muse Spark Open。与此同时，Meta 与苹果(AAPL.O)达成合作，支持开发者通过多台高端 Mac 电脑在本地运行 Muse Spark Open。苹果已更新 MLX 软件工具包，以支持该模型在 Mac 设备上运行。
苹果与 Meta 合作，使 Muse AI 模型运行于 Mac
ChainCatcher 消息，据 CNBC 报道，苹果 (AAPL.O) 与 Meta Platforms (META.O) 合作，使 Muse AI 模型能够在 Mac 电脑上运行。
Meta推出Muse Wonder系列新模型，称智能体任务表现领先
PANews 10月13日消息，据Meta官方新闻稿，Meta推出Muse Wonder系列模型，包括Muse Wonder和Muse Wonder Full，称其为公司迄今能力最强的模型，在个人及专业智能体任务上达到业界领先水平。新模型强化了法律、金融、医疗等专业领域能力及前沿编程能力，并引入Active Memory（跨对话保留关键信息）和Active Focus（复杂任务中持续推进、纠错）功能。Muse Wonder即日起通过Meta Model API和Muse Code提供，后续将为更多Muse产品提供支持，率先面向订阅用户推出。
Meta如何造出爆款Muse？不到200人开发，100多项测试全部过关才上线
动察 Beating AI 快讯，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在最新采访中谈起 Muse 的研发过程。这款能替用户办事的个人 AI Agent，从原型到上线花了七个月，负责模型和产品的核心团队不到 200 人。 今年年初，Anthropic 在编程 Agent 领域遥遥领先，业内不少人认为，编程才是高级 AI 最重要的应用方向。但王和前 GitHub CEO、现任 Meta AI 产品负责人 Nat Friedman 更看好个人 Agent。王认为，Meta 旗下应用每天有约 35 亿人使用，做面向普通人的 AI 产品才是公司的长处。 Meta 早在 2025 年就提出了「个人超级智能」的方向，OpenClaw 则让这一构想有了更具体的产品形态。今年 2 月，王和 Friedman 在深度体验 OpenClaw 后，分别向董事会提交备忘录。Friedman 写了两份，其中一份叫《Trust Is a Must》，强调个人 Agent 必须赢得用户信任。团队随后仅用一两周就拿出了 Muse 原型，连吉祥物 Jolly 和专属硬件 Muse Charm 的雏形都有了。不过，当时的产品很不稳定，偶尔能让人眼前一亮，大部分时候却连基本任务都做不好。 接下来几个月，团队反复调整模型。他们列出 100 多项必备能力，逐项设计测试，并设定上线门槛。有些模型版本已经通过约 80 项，剩下约 20 项仍不合格，只能继续训练。直到专门训练的 Muse Spark 1.3 版本全部达标，才过了这套评测。 Meta 高层把 Muse 视为全年最重要的产品之一，却始终没有大举扩充研发团队。王解释，大公司的产品很容易变成一堆人的想法拼在一起，每个产品经理都想往里面加点东西，最后做成一个大杂烩。Muse 从一开始就希望保持统一的产品体验，具体由 Friedman 主导把关。 王管理的 AI 研究团队也采用了类似的精简思路。他透露，自己目前有超过 200 名直属下属。TBD 团队的研究人员基本都直接向他汇报，中间没有层层设置人员管理岗位。各小组仍有技术负责人，负责决定技术方向。王坦言，自己算不上这 200 多人最好的管理者，但这些研究人员已经证明了自己的能力，不需要他事事过问，给他们足够的资源和自由就行。