몇몇 사람들은 Wang이 Meta의 오랜 오픈 소스 접근 방식보다 독점 모델에 더 중점을 두는 것을 옹호했다고 말했습니다.
Wang은 TBD 내에서 비계층적 창업 문화를 조성하여 자신의 비전에 대한 지원을 구축하려고 노력했습니다. 최근 팟캐스트에서 그는 매우 재능 있는 엔지니어를 설명하기 위해 게이머 속어를 사용하면서 “모두가 ‘약한” 매우 작은 팀은 책임이 분산된 대규모 조직보다 항상 더 빠르게 움직일 것이라고 주장했습니다.
내부자에 따르면 그는 또한 정기적으로 보바차를 마시며 비밀 그룹 내부의 동료애를 키우기 위해 해피아워를 주최한다고 합니다.
Meta의 광범위한 인력은 덜 유쾌한 기간을 경험했습니다. Wang의 첫해는 과도한 AI 지출 비용을 상쇄하기 위해 회사 전체에 걸쳐 구조 조정과 정리해고가 이루어졌습니다.
일부 직원들은 AI 모델을 훈련하기 위해 컴퓨터 사용량을 포착하는 추적 소프트웨어를 설치하려는 회사 계획에 항의하기도 했습니다. 화요일 메타는 FT가 본 메모를 통해 직원들에게 반발 이후 계획의 일부를 철회할 것이라고 말했습니다.
Muse Spark는 주로 Meta의 자체 제품 내부에 배포되어 외부인이 평가하기 어렵습니다. Wang은 일부 외부 회사가 비공개 API를 통해 액세스 권한을 받을 것이라고 밝혔지만 해당 출시는 제한적이었습니다.
이 모델은 중국 모델을 포함한 일부 타사 오픈 소스 모델을 사용하여 학습되었습니다. 일부 내부자는 시스템의 측면을 DeepSeek의 최신 모델과 비교했지만 유사점의 정도는 여전히 논쟁의 여지가 있습니다.
Muse Spark는 시각적 이해력 측면에서 칭찬을 받았지만 Wang은 코딩 분야에서는 경쟁업체에 뒤처져 있음을 인정했습니다. 몇몇 직원은 소프트웨어 개발 작업을 위한 모델 테스트를 요청한 직원이 계속해서 Anthropic의 Claude를 선호한다고 말했습니다.
미래의 메타 모델은 코딩, 에이전트 작업 완료, 비디오 생성을 포함한 고급 다중 모드 기능에 중점을 둘 것으로 예상됩니다.
한 관계자는 “회사에서 자신의 힘을 찾기가 쉽지 않은 시작이었다”고 말했다. “하지만 그는 자신의 그루브를 찾았습니다.”
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