Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Spark 1.3, агентную модель для программирования, предназначенную для долгосрочных рабочих процессов, а не для одношаговой генерации. Обновление теперь доступно в Muse Code и Meta Model API, имеет контекстное окно на 1M токенов при сохранении закрытых весов.
Meta выпустила Muse Spark 1.3 с улучшенными возможностями программирования и агентного взаимодействия, тогда как Google представила Gemini 3.8 Flash с расширенными способностями к рассуждению по той же стартовой цене, что и её предшественник.
Это обновление охватывает несколько событий в сфере ИИ, включая открытие Meta своей платформы Muse для сторонних разработчиков, выпуск новой версии модели сегментации и инцидент с безопасностью, связанный с Google Gemini.
Meta выпустила Muse для Mac, первую версию своего персонального ИИ-агента, способного выполнять задачи непосредственно на компьютере пользователя. Это приложение для macOS расширяет агента, запущенного ранее в сентябре для iOS, Android, веб-версии и WhatsApp, добавляя уровень взаимодействия с нативными приложениями на рабочем столе.
Meta представила Muse, персонального ИИ-агента, построенного на модели Muse Spark 1.3 и оснащённого функциями безопасности для защиты от атак с помощью инъекций промптов. Система запускает каждого агента в изолированной виртуальной машине, разделённой на запечатанную среду выполнения и внешние сервисные зоны, чтобы отделить ненадёжные данные от учётных данных пользователя.
Meta представила Muse, проактивного персонального ИИ-агента, который выполняет такие задачи, как бронирование путешествий и переговоры по счетам, а не просто отвечает на вопросы. Сервис сейчас запускается в США на iOS, Android и muse.ai, предлагая бесплатный тарифный план и платные подписки.
Исследовательская команда из FAIR в Meta, Оксфордского университета и Университетского колледжа Лондона представила модели предпочтений для исследований с ИИ (RPMs), чтобы помочь агентам ИИ ранжировать кандидаты на машинное обучение эксперименты, которые ещё не были выполнены. Этот подход решает проблему узкого места, где генерация идей обходится дёшево, но проверка через GPU-тренировку — дорого.
Meta Superintelligence выпустила Muse Spark 1.3, новую модель переднего края, которая, как сообщается, соответствует производительности GPT-5.6-Sol от OpenAI и Opus от Anthropic. Выпуск позиционирует Muse Spark как третью лучшую модель в мире и подтверждает статус Meta как ведущей лаборатории переднего края.
Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Voice Transcribe — единую авторегрессионную модель, выполняющую потоковую автоматическую распознавание речи (ASR), диаризацию говорящих для 20+ участников и определение границ реплик за один проход. Модель доступна как хостинговый API в Meta Model API под именем muse-voice-transcribe-1.0.
Meta разрабатывает новую модель искусственного интеллекта под названием Watermelon, которая должна быть столь же мощной, как передовые модели Anthropic. Проект был отложен как минимум до октября после того, как Meta приостановила, а затем возобновила этап предварительного обучения в июле.
Meta представила MetaRoCE, протокол передачи данных RDMA, разработанный с нуля специально для задач ИИ на стандартном оборудовании Ethernet. В отличие от стандартного RoCE, который полагается на сети без потерь и управление потоками по приоритетам (PFC), MetaRoCE рассматривает инфраструктуру как сеть с потерями и переносит логику упорядочивания, выбора пути и восстановления в сетевой интерфейс (NIC).
Meta выпустила MobileMoE, коллекцию моделей смешанных экспертов (MoE) для мобильных устройств, разработанных для оптимизации компромисса между качеством и эффективностью на мобильных устройствах. Семейство включает три масштаба моделей с субмиллиардным количеством активных параметров и размером весов менее 3 ГБ в формате INT4.