Meta представила Muse Spark 1.1 — обновлённую версию своей первой собственной модели (первая версия вышла в апреле), заточенную под агентные сценарии, кодинг и мультимодальные задачи. Одновременно компания открыла публичное превью Meta Model APIi для разработчиков из США с демпинговой ценой $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Запуск воспринимается наблюдателями как разворот Meta от опенсорсной стратегии к закрытым сильным моделям и прямая заявка на конкуренцию с OpenAI и Anthropic: по бенчмаркам Muse Spark 1.1 сопоставима с Opus 4.8 и GPT-5.5, немного отставая в кодинге, но выигрывая по цене и скорости.
Исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий и Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали метод G-Star+ (Guided Star-Shaped sampleri) — «внутренний редактор» для моделей маскированной диффузии, которые генерируют текст и код. Работу представили на конференции ICML 2026i в Сеуле.
Проблема таких моделей в том, что уже размаскированный токен фиксируется навсегда: если модель ошиблась на раннем шаге, исправить это позже нельзя, и текст просто дописывается вокруг ошибки. G-Star+ решает это без полного переобучения модели — достаточно дообучить один дополнительный слой, который находит подозрительные токены, повторно маскирует их и даёт модели переписать позже.
ВыводМетод получил название G-Star+ (Guided Star-Shaped sampler); все зашумлённые состояния зависят только от чистого текста, а не друг от друга — на каждом шаге модель предсказывает полную чистую последовательность, и следующее состояние сэмплируется заново