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Anúncios, notas de pesquisa e guias práticos sobre o Muse Code, o Muse Spark e a Meta Model API.
Uma API, qualquer harness: a jogada de ecossistema da Model API
A Meta colocou seu modelo de código em todos os lugares onde os devs já estão — SDK da OpenAI, SDK da Anthropic, CLIs de agente rivais e até o OpenRouter. Compatibilidade em primeiro lugar é a estratégia de distribuição.
Ler o post →Solte um mp4 no terminal: programação multimodal na prática
A demo de lançamento mais silenciosamente radical não era sobre velocidade nem paralelismo. Era um arquivo de vídeo virando um site.
Ler o post →24 horas e 1.000 tool calls: o que o estudo de caso dos kernels realmente prova
Benchmarks medem o sprint de um agente. O estudo de otimização de kernels da Meta mede a maratona — e esse é o número mais interessante.
Ler o post →Como o Muse Spark 1.2 foi treinado: co-treinamento, longo horizonte e um loop de autoaperfeiçoamento
'Feito para o Muse Spark' não é atalho de marketing — descreve uma estratégia de treinamento. Três técnicas das notas de lançamento da Meta explicam por que modelo e agente rendem mais juntos do que qualquer um deles renderia com um estranho.
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