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最新消息與深度解析。
關於 Muse Code、Muse Spark 與 Meta Model API 的公告、研究筆記與實用指南。
深度解析· 2 分鐘閱讀
一支 API 通吃所有 harness：Model API 的生態系打法
Meta 把自家的 coding 模型鋪到開發者已經在的每個地方——OpenAI SDK、Anthropic SDK、對手的 agent CLI，甚至 OpenRouter。相容性優先，就是它的發行策略。
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把 mp4 直接丟進終端機：多模態寫程式的實際演示
上線 demo 裡最低調卻最激進的一個，講的不是速度也不是平行化，而是一支影片檔變成了一個網站。
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24 小時、1,000 次工具呼叫：GPU kernel 最佳化案例研究證明了什麼
Benchmark 量的是 agent 的短跑成績，Meta 的 kernel 最佳化研究量的卻是馬拉松——而後者才是更有意思的數字。
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Muse Spark 1.2 是怎麼練成的：共同訓練、長時程任務，還有一個自我改進迴圈
「為 Muse Spark 打造」不是行銷話術，而是一套訓練策略的描述。Meta 版本說明裡的三項技術，解釋了為什麼模型和 agent 湊在一起，比各自搭配陌生對象都要強。
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