Meta lança o código do Muse com o modelo Muse Spark 1.2

A Meta apresentou o Muse Code (beta), um agente de codificação para terminal alimentado pelo novo modelo Muse Spark 1.2. Ele é projetado para lidar com tarefas complexas de engenharia de software em grandes repositórios, desde o planejamento até a validação, e está disponível para macOS e Linux via script de instalação curl.

Agentes Assíncronos em Segundo Plano

O Muse Code executa um loop principal de agente, mas também cria agentes assíncronos persistentes em segundo plano que permanecem ativos durante toda a sessão. Em vez de serem criados por tarefa, esses agentes mantêm o contexto e assumem as próximas etapas de forma autônoma, comunicando-se quando necessário. Esse design reduz a coleta redundante de informações e diminui a necessidade de orientação manual em tarefas de múltiplas etapas.

Runtime de Replay Exato

Um recurso central é o log de eventos local, que registra cada chamada de modelo, execução de ferramenta, aprovação e edição. Como todas as ações são registradas, o runtime é exato em replay e seguro para reinicialização: se o processo falhar, ele pode retomar exatamente de onde parou. Isso torna viáveis tarefas de longa duração sem perder progresso.

Habilidades Integradas

O Muse Code vem com três habilidades padrão:

• /plan — transforma uma tarefa em um plano com aprovação
• /grill — testa o plano até que ele se sustente
• /goal — trabalha para a conclusão bem-sucedida do objetivo

Modelo Muse Spark 1.2

O modelo subjacente, Muse Spark 1.2, é uma atualização focada em codificação sobre o 1.1. A Meta aumentou o compute de treinamento em tarefas de codificação e expandiu a diversidade do ambiente de treinamento. Também mantém força em tarefas gerais de agente. O modelo foi co-treinado com o Muse Code para garantir o melhor desempenho no harness, e é treinado em tarefas de codificação de longo horizonte, como geração de repositório inteiro, projetos ponta a ponta de grande porte e auto-pesquisa.

Estudo de Caso: Otimização de Kernel GPU

Em um teste de otimização de kernel, o agente executou mais de 1.000 chamadas de ferramenta (até 24 horas) em GPUs NVIDIA Hopper. Ele iterativamente escreveu, compilou, perfilou e melhorou kernels GPU para cargas de trabalho KDA e MLA, com o modelo proibido de importar bibliotecas de kernel de terceiros. O Muse Spark 1.2 produziu pipelines Triton de dois kernels, alcançando ganhos significativos de desempenho sobre os baselines ao aplicar otimizações como re-centralização da decaída cumulativa gated para KDA e reutilização do latente KV compartilhado para MLA.

Disponibilidade

O Muse Spark 1.2 está disponível hoje no Muse Code e através da plataforma da Meta. Para instalar o Muse Code, execute:

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash