Meta 推出 Muse Realtime Avatar，把 Muse Realtime Voice 的语音 token 流转化为同步的实时数字人视频，支持面部、手部和全身动作。系统采用自强制与分布匹配蒸馏，将每个视频块的推理从教师模型的 120 次评估降到 2 次，减少 60 倍。它以 448x768、25fps 输出，从用户说完到收到音视频首字节约 870 ms，单张 GB200 可支持 12 路并发实时会话，并嵌入 Meta Video Seal 隐形水印。
推荐理由：Meta 公开了实时数字人系统的蒸馏方案与端到端延迟、并发数据，可对照自身实时视频生成链路。
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Voice Transcribe，一个实时音频感知模型，支持流式 ASR、20 人以上说话人分离和端点检测，原生处理 25 种以上语言并支持句内无缝语码转换。模型以 80ms 音频块（12.5 Hz）自回归处理，通过强化学习实现自适应延迟，在速度与准确率之间取得权衡；训练覆盖 70 多种语言，其中 25 种经过充分验证，并支持超过一小时的长音频输入。
推荐理由：Meta 公布实时语音感知模型的流式 ASR、说话人分离与端点检测设计，可了解自适应延迟的取舍思路。
Meta 公布 Muse Spark 1.2 的多模态评测结果与演示，该版本在模型可调用工具时多模态提升最明显，覆盖视觉编码、图表理解与知识密集型任务。视觉编码可将图像或视频转为可运行网页与游戏代码，机器人侧由高层规划模型配合基于小型 Muse 实验版本的 VLA 策略执行操作。Meta 同时预览内部评测 WildArtifactBench 并放出 10 个任务，Muse Spark 1.2 已在 Meta Model API 和 Muse Code 上线。