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Anuncios, notas de investigación y guías prácticas sobre Muse Code, Muse Spark y la Meta Model API.
Una API para todos los harness: la jugada de ecosistema del Model API
Meta puso su modelo de código en todos los sitios donde ya están los desarrolladores — el SDK de OpenAI, el de Anthropic, las CLIs de agentes rivales, hasta OpenRouter. La compatibilidad primero es la estrategia de distribución.
Leer el artículo →Suelta un mp4 en el terminal: así es programar en multimodal
La demo de lanzamiento más discretamente radical no iba de velocidad ni de paralelismo. Iba de un archivo de vídeo convirtiéndose en un sitio web.
Leer el artículo →24 horas y 1.000 llamadas a herramientas: lo que demuestra el caso de los kernels
Los benchmarks miden el sprint de un agente. El estudio de optimización de kernels de Meta mide su maratón — y ese es el número más interesante.
Leer el artículo →Cómo se entrenó Muse Spark 1.2: co-entrenamiento, horizonte largo y un bucle de automejora
"Built for Muse Spark" no es un eslogan de marketing — describe una estrategia de entrenamiento. Tres técnicas de las notas de lanzamiento de Meta explican por qué modelo y agente rinden mejor juntos que cada uno con un desconocido.
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