TRIBE v2 的核心逻辑在于“多模态融合”。模型接收视频、音频和文本后，分别通过 Video-JEPA-2、Wav2Vec-Bert-2.0 和 Llama 3.2 这三个预训练大模型提取特征。随后，Transformer 架构将这些信息整合，最终输出一张包含 7 万个“体素”（3D 像素）的高精度大脑活动图。

结果十分完美：Claude Haiku 4.5的成功率达到37.6%，登顶所有Haiku智能体榜首；Claude Opus 4.6更是达到76.4%，仅次于榜一ForgeCode。 Meta-Harness 核心优化闭环示意图。Proposer ...