Meta Superintelligence Labs ha lanzado Muse Spark 1.3, un modelo de codificación agéntica diseñado para flujos de trabajo a largo plazo en lugar de generación de turno único. La actualización ya está disponible en Muse Code y la Meta Model API, con una ventana de contexto de 1M de tokens mientras mantiene los pesos cerrados.
Meta ha lanzado Muse Spark 1.3 con mejoras en codificación y rendimiento agéntico, mientras que Google lanzó Gemini 3.8 Flash ofreciendo capacidades de razonamiento mejoradas al mismo precio introductorio que su predecesor.
Esta actualización cubre varios desarrollos en el panorama de la IA, incluyendo que Meta abra su plataforma Muse a desarrolladores de terceros, lance una nueva versión de su modelo de segmentación y un incidente de seguridad que involucra a Gemini de Google.
Meta ha lanzado Muse para Mac, la primera versión de su agente de IA personal capaz de completar tareas directamente en la computadora del usuario. Esta aplicación de macOS amplía el agente lanzado anteriormente en septiembre para iOS, Android, web y WhatsApp añadiendo una capa de escritorio que interactúa con aplicaciones nativas.
Meta ha presentado Muse, un agente de IA personal basado en el modelo Muse Spark 1.3, diseñado con características de seguridad para protegerse contra ataques de inyección de prompts. El sistema ejecuta cada agente en una máquina virtual aislada dividida en una celda de ejecución sellada y zonas de servicios externos para separar los datos no confiables de las credenciales del usuario.
Meta ha presentado a Muse, un agente de IA personal proactivo que ejecuta tareas como reservar viajes y negociar facturas en lugar de simplemente responder preguntas. El servicio se está lanzando ahora en EE. UU. en iOS, Android y muse.ai, con una capa gratuita y planes de pago.
Un equipo de investigación de FAIR en Meta, la Universidad de Oxford y University College London ha introducido los Modelos de Preferencia de Investigación en IA (RPM) para ayudar a los agentes de IA a clasificar candidatos a experimentos de aprendizaje automático no ejecutados. Este enfoque aborda el cuello de botella donde la generación de ideas es barata pero la verificación mediante entrenamiento con GPU es costosa.
Meta Superintelligence ha lanzado Muse Spark 1.3, un nuevo modelo de vanguardia que según se informa iguala el rendimiento del GPT-5.6-Sol de OpenAI y el Opus de Anthropic. El lanzamiento posiciona a Muse Spark como el tercer mejor modelo del mundo y confirma el estatus de Meta como un laboratorio de vanguardia líder.
Meta Superintelligence Labs ha lanzado Muse Voice Transcribe, un modelo autoregresivo único que realiza reconocimiento automático de voz (ASR) en streaming, diarización de hablantes para más de 20 hablantes y detección de límites en una sola pasada. El modelo está disponible como una API alojada en la Meta Model API bajo el nombre muse-voice-transcribe-1.0.
Meta está desarrollando un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado Watermelon, que se pretende que sea tan potente como los modelos de vanguardia de Anthropic. El proyecto se retrasó hasta al menos octubre después de que Meta pausara y luego reanudara la etapa de preentrenamiento en julio.
Meta ha presentado MetaRoCE, un protocolo de transporte RDMA diseñado desde cero específicamente para cargas de trabajo de IA en Ethernet comercial. A diferencia del RoCE estándar, que depende de redes sin pérdidas y Control de Flujo por Prioridad (PFC), MetaRoCE trata la infraestructura como con pérdidas y traslada la lógica de ordenación, selección de ruta y recuperación a la Tarjeta de Interfaz de Red (NIC).