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Meta AI 实验室成立时名为 Facebook 人工智能研究中心 (FAIR)，其总部位于加利福尼亚州门洛帕克、英国伦敦，新实验室位于曼哈顿。FAIR 于 2013 年 9 月正式宣布成立。

FAIR 最初由纽约大学的深度学习教授、图灵奖获得者 Yann LeCun 领导，并与纽约大学数据科学中心合作，FAIR 的最初目标是研究数据科学、机器学习和人工智能，并“理解智能，发现其基本原理，并使机器更加智能”。FAIR 的研究开创了面部识别、照片标记和个性化提要推荐的技术。统计学习的先驱 Vladimir Vapnik 于 2014 年加入 FAIR。Vapnik 是支持向量机的共同发明者，也是 Vapnik-Chervonenkis 理论的开发者之一。

不同于 Meta 的应用机器学习 (AML) 团队，AML 团队专注于其产品的实际应用。

2015 年，FAIR 在法国巴黎开设了研究中心，随后在西雅图、匹兹堡、特拉维夫、蒙特利尔和伦敦建立了规模较小的卫星研究实验室。2016 年，FAIR 与谷歌、亚马逊、IBM 和微软合作，成立了造福人类和社会的人工智能伙伴关系组织，该组织专注于开放许可研究，支持合乎道德和高效的研究实践，并讨论公平、包容和透明度。

2018 年，IBM 大数据集团前首席技术官 Jérôme Pesenti 担任 FAIR 总裁，LeCun 卸任担任首席 AI 科学家。2018 年，FAIR 在 2019 年人工智能研究排名中位列第 25 位，该排名对全球领先的人工智能研究组织进行了排名。 2019 年，FAIR 迅速升至第八位，并在 2020 年的排名中保持第八位。2018 年，FAIR 拥有约 200 名员工，目标是到 2020 年将这一数字翻一番。

FAIR 的初步工作包括研究学习模型支持的记忆网络、自我监督学习和生成对抗网络、文本分类和翻译以及计算机视觉。2017 年，FAIR 发布了 Torch 深度学习模块以及开源机器学习框架 PyTorch，该框架随后被用于多种深度学习技术，如特斯拉的自动驾驶仪和优步的 Pyro。同样在 2017 年，FAIR 在 AI 机器人开发出一种人类无法理解的语言后停止了一项研究项目，引发了人们对人工智能失控的反乌托邦恐惧。然而，FAIR 澄清说，这项研究之所以被关闭，是因为他们已经实现了最初的目标，即了解语言是如何产生的，而不是出于恐惧。

在 Facebook, Inc. 更名为 Meta Platforms Inc. 之后，FAIR 更名为 Meta AI。

2022 年，Meta AI 在两周内预测了 6 亿种潜在蛋白质的 3D 形状。