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El modelo empata en el Intelligence Index de Artificial Analysis, gana el duelo de programación y llega con un costo por tarea más bajo que sus rivales directos.
La compañía fabricará su acelerador propio con Broadcom y TSMC para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia y AMD, en plena escasez de componentes.
El modelo multimodal para programación agéntica cuesta 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y llega tarde frente a OpenAI y Anthropic, pero apuesta por el precio bajo.
Ingenieros de Meta muestran cómo fundir operaciones de normalización como LayerNorm y RMSNorm dentro de los kernels GEMM y de atención para ocultar hasta el 90% de su latencia en GPU B200.
La nueva API de Meta cobra 4,25 dólares por millón de tokens de salida, muy por debajo de OpenAI, Anthropic e incluso del recién llegado Grok 4.5.
El primer modelo de imágenes de Meta funciona como agente y queda segundo tras GPT Image 2, pero una función que genera fotos de terceros sin consentimiento ya enfrenta reparos en Europa.
Zuckerberg dijo en un town hall interno que el desarrollo agente no aceleró como esperaba. Su jefe de IA, Alexandr Wang, respondió con el nombre en código del próximo modelo: Watermelon.
Bloomberg reveló que Meta prepara una división llamada Meta Compute que competirá directo con AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, replicando lo que hizo antes SpaceX con xAI.
Nueve voluntarios sanos usaron magnetoencefalografía externa para dictar 22.000 oraciones. El sistema procesa señales sin necesitar el timing exacto de cada tecla como su antecesor.
Documentos internos vistos por The Information indican que Meta pausó trabajos con esas herramientas de Anthropic y OpenAI para evitar que las salidas terminen en su propio dataset de entrenamiento.
El ASIC custom de Meta combina DDR4-2400 reciclado con DDR5-6400 en la misma máquina EPYC Turin, llevando capacidad por servidor a 1 TB. Panmnesia ofrece alternativa comercial.
El nuevo modo de búsqueda con IA de Meta usa Muse Spark para responder consultas basadas en lo que la gente publica abiertamente en Facebook, Instagram y Threads.
La nueva función permite preguntar en lenguaje natural y recibir respuestas sintetizadas extraídas de contenido público de Grupos y Reels, en lugar de scroll por resultados tradicionales.
Investigadores de Tsinghua liberaron el código en GitHub: combina SAM3 de Meta con dos contadores complementarios, baja el error a la mitad y se entrenó sobre CLOC, dataset propio de 220.000 imágenes.
Un análisis del código de la aplicación de Meta AI sugiere que la compañía prepara una función llamada 'Connections' para identificar rostros en tiempo real.
El kernel Triton desarrollado por Meta para GPUs Blackwell aprovecha el patrón block-diagonal de los modelos de ranking para eliminar pasos enteros del algoritmo y acelerar 2,50x el backward pass.
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