Property Finder 发现其评估数据集中 96.8% 的标签直接沿用了现有视觉语言模型的预测结果，而非人工核验，导致任何替代模型在比较中都处于结构性劣势。
该团队在将视觉 AI 负载迁移到 Amazon Bedrock 上更具成本效益的方案时，改为由具备房地产领域知识的专家独立标注 356 张阿联酋图片，并将单标签分类改为多标签分类，以消除人为歧义。随后他们用 Micro F1 在 256 张专家标注的开发集上评分，通过从 v0 到 v27 的提示词迭代优化选择模型，最终在 Amazon Bedrock 上实现更高准确率、成本降低 86%。
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，可在自己的 AWS 账户中部署到 SageMaker AI 端点，无需自行管理服务基础设施。
该模型采用 MoE 架构，总参数 816B、每 token 激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，输入可接受文本、图像、文档、音频和音视频，输出为文本，权重按 Muse Model License（含 Muse Spark Usage Policy）发布。
Meta 的编码优化开源模型首次接入 SageMaker JumpStart，文中给出两种量化变体与对应实例，可据此估算部署成本。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用混合专家架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口最高 100 万 token，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。
该模型面向智能体编码训练，能读取代码库、编写和调试代码并调用工具，同时可处理截图、语音和录屏。模型提供 BF16 与 NVFP4 两种 checkpoint，BF16 约 1.5 TB，NVFP4 面向 NVIDIA Blackwell GPU；官方给出 transformers、llama.cpp、SGLang、vLLM、MLX 的部署配方，以及用 TRL 在 64 张 H100 上微调 LoRA 的示例。
Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，给出量化、部署与微调配方，可据此评估本地与云端落地成本。