# Meta FAIR Meta（旧 Facebook）の基礎 AI 研究部門（Fundamental AI Research）。[[Zeyuan Allen-Zhu]] ・ [[Yuanzhi Li]] が所属し、[[Physics of Language Models]] プロジェクトを主導する。 LLM の普遍則を発見することを目標とし、コントロールされたデータで言語モデルをスクラッチ訓練したうえで内部状態をプロービングする研究スタイルを確立している。(Source: [[joisino-言語モデルの物理学-2025]]) [[Meta]] エンティティ（大規模クラスタ運用・集合通信・DCN 設計自動化）とは組織的に同一だが、FAIR は基礎研究に特化した部門として区別する。 ## 関連 - ソース: [[joisino-言語モデルの物理学-2025]], [[@2026__arXiv__PRISM Evaluating POSIX Storage Systems for AI Research Workflows]] / [[@2025__COLM__Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space]] / [[@2025__EMNLP__Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training - A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls]] - プロダクト: [[wiki/entities/PRISM|PRISM]] - 概念: [[Physics of Language Models]], [[並列ファイルシステム]], [[GPUクラスタ運用]] - 研究者: [[Zeyuan Allen-Zhu]] / [[Yuanzhi Li]] / [[Newsha Ardalani]] / [[Michael Kuchnik]] / [[Carole-Jean Wu]] - 親組織: [[Meta]] ## 出典 - [[@2025__COLM__Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space]](Coconut(Chain of Continuous Thought)を提案した研究チームの所属先)