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新闻与深度解读。
关于 Muse Code、Muse Spark 与 Meta Model API 的公告、研究笔记和实用指南。
深度· 2 分钟阅读
一个 API，通吃所有 harness：Model API 的生态打法
Meta 把它的编程模型送到了开发者已经在的每一个地方——OpenAI SDK、Anthropic SDK、竞争对手的 agent CLI，甚至 OpenRouter。兼容性优先，就是它的分发策略。
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把 mp4 拖进终端：多模态编程的现场演示
发布会上最安静也最激进的演示，与速度或并行无关。它是一个视频文件变成了一个网站。
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24 小时、1,000 次工具调用：kernel 案例研究证明了什么
基准测试衡量的是 agent 的短跑，Meta 的 kernel 优化研究衡量的是它的马拉松——后者才是更有意思的数字。
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Muse Spark 1.2 是怎么训练的：协同训练、长时程任务与自我改进循环
"为 Muse Spark 而生"不是营销口号——它描述的是一套训练策略。Meta 发布说明里的三项技术，解释了为什么这个模型和这个 agent 搭配在一起，比各自配一个陌生搭档表现更好。
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