官方技术资料：Meta AI（第 9 页）
官方技术资料 · Meta AI：共 141 条，本页为第 121–135 条。
Build Multimodal RAG using Llama 3.2 11B
This blog explores how to build a multimodal RAG system using Llama-3.2-11B-Vision, which combines the strengths of both text and image modalities.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Meta 的实现与声明；预览产品、价格和接口版本使用前应复核
链接复核时间：2026-09-24
DocumentLens: Extract multimodal data from documents using Llama
Build a tool to streamline the extraction of text, tables, images, charts into JSON, SQL/vector databases and Excel spreadsheets
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Meta 的实现与声明；预览产品、价格和接口版本使用前应复核
链接复核时间：2026-09-24
Extend Llama to a New Language: A Technical Guide
Llama is a powerful language model that has shown impressive results in various natural-language processing tasks.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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链接复核时间：2026-09-24
Getting Started with PDO (Prompt Duel Optimizer) with prompt-ops
Discover how our next-generation prompt-optimization methods unlock new performance levels in Llama applications.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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链接复核时间：2026-09-24
How to implement Llama Protections to your GenAI applications
Safeguard your GenAI apps with Llama Protections. Learn to integrate open-source solutions for content moderation, jailbreak defense, and code security.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：guardrails · human-in-the-loop · agent
链接复核时间：2026-09-24
How to fine-tune Llama models for structured extraction of data from images
Learn how to customize Llama for your use case.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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关联概念：fine-tuning · reinforcement-learning · quantization
链接复核时间：2026-09-24
How to optimize your prompt for Llama
Learn how to optimize your existing GPT or other LLM prompts for Llama with `llama-prompt-ops`, the open-source Python library.
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关联概念：multimodal · speech · multimodal
链接复核时间：2026-09-24
How to create synthetic datasets for fine-tuning Llama
Learn how Synthetic-data-kit simplifies your journey to fine-tuning by allowing you to create synthetic datasets.
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关联概念：fine-tuning · reinforcement-learning · quantization
链接复核时间：2026-09-24
Understanding the Llama 3 Tokenizer
Aston Zhang, research scientist working on Llama at Meta discusses the new tokenizer in Meta Llama 3.
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关联概念：multimodal · speech · multimodal
链接复核时间：2026-09-24
Muse Glimmer
An open 30B model for always-on local agents. Runs on a single GPU, Apache 2.0 licensed. Tuned for tool use, long tasks, and failure recovery.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
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链接复核时间：2026-09-24
Muse Image
Agentic image generation, grounded by search and priced for production volume. Create and edit complex images in one model.
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关联概念：multimodal · multimodal · diffusion
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Muse Spark 1.3
Trained for agentic workflows and optimized for competitive coding performance.
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链接复核时间：2026-09-24
Muse Voice Transcribe
Competitive transcription accuracy with live attribution for 20+ speakers. Get started with Muse Voice Transcribe on Meta Model API at $0.18/hour.
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关联概念：multimodal · speech · multimodal
链接复核时间：2026-09-24
Segment Anything Model (SAM) 3.1
Detect, segment and track objects in images and video from a text prompt. Run SAM 3.1 on Meta Model API now.
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关联概念：image-editing · multimodal · multimodal
链接复核时间：2026-09-24
Meta AI Connectors
Turn your existing API into tools Meta AI can call. One integration for AI glasses, app, and web.
证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。
使用边界：只直接证明 Meta 的实现与声明；预览产品、价格和接口版本使用前应复核
链接复核时间：2026-09-24