近日，Meta 的 Llama 4 項目曝出重大丑聞，前首席科學家楊立昆（Yann LeCun）在採訪中承認，團隊爲了優化基準測試結果，確實對數據進行了 “美化”。這種行爲引發了廣泛的爭議，顯示出 Meta 在追求 AI 技術突破的過程中，管理層的決策和技術方向出現了嚴重偏差。

曾經的 Llama 系列以其開源的策略在 AI 界聲名顯赫，Llama 2 和 Llama 3 都獲得了極大的關注與認可。然而，隨着 Llama 4 的推出，Meta 的聲譽卻迅速下滑。楊立昆離職的原因被認爲是對公司大語言模型（LLM）戰略的不滿，而另一位被裁的 FAIR 前技術總監田淵棟也表示，在這場風波中，他和團隊成爲了替罪羊。Meta 內部管理的混亂，加上對新技術的盲目追求，使得 Llama 4 的研發過程充滿了不確定性。

扎克伯格爲了迎頭趕上競爭對手，急於將 AI 技術融入各個產品中，導致研發團隊被迫在短時間內完成任務，最終不得不採取 “刷榜” 這種極端手段來掩蓋成果的不足。Llama 4 發佈後，社區開發者發現其性能並不如 Meta 所宣稱，質疑聲四起，最終導致扎克伯格不得不對內部團隊進行大規模裁撤，並引入外部專家以期重振旗鼓。

然而，Meta 的轉型之路並不平坦，新的閉源模型 “Avocado” 面臨着 “借鑑” 其他技術的爭議，是否能夠再次贏得市場信任仍然是一個未知數。Meta 的 AI 帝國在經歷這次風波後，其未來走向令人堪憂，能否在激烈的競爭中重新崛起，成爲業界關注的焦點。