Meta AI es una división de investigación de Meta Platforms (anteriormente Facebook, Inc.) que desarrolla tecnologías de inteligencia artificial y realidad aumentada. A partir de 2025, mantiene espacios de trabajo en Menlo Park, Londres, Nueva York, París, Seattle, Pittsburgh, Tel Aviv y Montreal. La división es conocida por sus contribuciones de código abierto al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, incluido el marco PyTorch y la familia Llama de modelos de lenguaje de gran tamaño, así como por el asistente virtual Meta AI integrado en los productos de redes sociales de Meta.
Meta AI tiene sus orígenes en 2013, cuando Facebook estableció Facebook AI Research (FAIR) bajo la dirección de Yann LeCun. Durante la década siguiente, FAIR creció hasta convertirse en una organización de investigación global, publicando trabajos influyentes en áreas como la IA generativa, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. En 2025, Meta reorganizó sus esfuerzos de IA bajo Meta Superintelligence Labs, que consolidó FAIR, los equipos de desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño y otros grupos de investigación y productos de IA.
Historia
Meta AI fue fundada en 2013 como Facebook AI Research (FAIR). El laboratorio fue dirigido por Yann LeCun hasta 2018, cuando Jérôme Pesenti le sucedió. Bajo LeCun, FAIR se hizo conocido por su investigación pionera en aprendizaje autosupervisado y redes generativas antagónicas, así como por sus contribuciones a la clasificación de documentos, la traducción automática y la visión por computadora.
En 2016, FAIR lanzó fastText, una biblioteca de código abierto para la clasificación eficiente de texto y el aprendizaje de representaciones de palabras. FastText introdujo métodos basados en n-gramas de caracteres, que mejoraron el rendimiento en lenguas morfológicamente ricas y permitieron un entrenamiento más rápido en hardware estándar.
En 2017, FAIR lanzó PyTorch, un marco de aprendizaje automático de código abierto construido sobre la biblioteca Torch. El grafo computacional dinámico de PyTorch y su diseño centrado en Python lo hicieron ampliamente adoptado tanto en la investigación académica como en la industria, convirtiéndose en uno de los marcos dominantes para el aprendizaje profundo junto a TensorFlow.
Tras el cambio de marca de Facebook, Inc. como Meta Platforms en 2021, FAIR continuó como el equipo de Investigación Fundamental de IA de Meta. En 2023, Meta presentó el asistente Meta AI, basado en los modelos Llama de la empresa, y lo integró en sus productos de redes sociales. En 2025, Meta reorganizó sus esfuerzos de inteligencia artificial bajo Meta Superintelligence Labs, que reunió a FAIR, los equipos de desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño y otros grupos de investigación y productos de IA.
Asistente virtual
Meta AI es también el nombre del asistente virtual desarrollado por el equipo. El asistente está integrado como chatbot en los productos de redes sociales de Meta, incluidos Facebook, Instagram y WhatsApp, y también está disponible como aplicación independiente. Las suscripciones de pago opcionales proporcionan límites de uso más altos para las capacidades del asistente.
El asistente virtual estaba preinstalado en la segunda generación de las gafas inteligentes Ray-Ban Meta, y puede incorporar entradas de las cámaras de las gafas tras una actualización. También está disponible en Quest 2 y en los visores de realidad virtual (HMD) más recientes.
Desde mayo de 2024, el chatbot ha resumido noticias de varios medios sin enlazar directamente a los artículos originales, incluso en Canadá, donde los enlaces a noticias están prohibidos en sus plataformas. Este uso de contenido de noticias sin compensación ni atribución ha planteado preocupaciones éticas y legales, especialmente mientras Meta continúa reduciendo la visibilidad de las noticias en sus plataformas.
Investigación
La investigación de Meta AI abarca múltiples áreas de la inteligencia artificial, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la infraestructura de IA. La división publica extensamente en foros académicos y lanza muchas de sus herramientas y modelos como software de código abierto.
Procesamiento del lenguaje natural
Una de las áreas de investigación de Meta AI es el procesamiento del lenguaje natural, incluida la traducción automática, la generación de lenguaje natural y la respuesta a preguntas. En 2023, el equipo de Meta AI lanzó un conjunto de modelos de procesamiento del lenguaje natural llamado Seamless, diseñado para permitir la traducción de voz en tiempo real. En 2024, un equipo que incluía investigadores de Meta AI publicó un artículo sobre el desarrollo de traducción automática para lenguas que normalmente no son compatibles con la traducción automática. Un artículo editorial en la revista Nature comentó el artículo, enfatizando la importancia de involucrar a personas especializadas en lenguas en el desarrollo y la aplicación de la tecnología de aprendizaje automático.
#### Galactica
Galactica es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) diseñado para generar texto científico. Estuvo disponible durante tres días a partir del 15 de noviembre de 2022, antes de ser retirado por generar contenido racista e inexacto. El modelo estaba destinado a ayudar a los científicos a navegar por la vasta literatura, pero su tendencia a producir resultados plausibles pero incorrectos provocó críticas públicas y su rápida eliminación.
#### Llama
Llama es un LLM lanzado en febrero de 2023. A partir de enero de 2026, el lanzamiento más reciente es Llama 4. La familia Llama se ha lanzado bajo licencias de código abierto, lo que la convierte en una opción popular para investigadores y startups que buscan alternativas a los modelos propietarios de OpenAI y Google DeepMind. Los modelos Llama se han utilizado para una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots hasta generación de código, y han impulsado un ecosistema más amplio de variantes ajustadas.
Muse
En abril de 2026, Meta Superintelligence Labs presentó Muse Spark, el primer modelo de la familia Muse. Muse Spark es un modelo de razonamiento multimodal diseñado para tareas que incluyen uso de herramientas, razonamiento visual y flujos de trabajo multiagente. Meta posteriormente amplió la familia con modelos especializados, incluidos Muse Image y Muse Video, que se centran en la generación y comprensión de imágenes y videos.
Infraestructura de IA
Meta ha desarrollado infraestructura informática a gran escala para la investigación y el despliegue de inteligencia artificial. En 2022, presentó el AI Research SuperCluster (RSC), un supercomputador basado en GPU diseñado para entrenar modelos grandes en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El RSC se construyó con miles de GPU de Nvidia y una interconexión de alto ancho de banda para admitir el entrenamiento de modelos con cientos de miles de millones de parámetros.
Meta también desarrolla la familia de aceleradores de IA personalizados Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) para sus cargas de trabajo internas, mientras continúa utilizando grandes clústeres de GPU de Nvidia. Los chips MTIA están diseñados para optimizar la inferencia y el entrenamiento de los modelos específicos de recomendación y clasificación de Meta, reduciendo la dependencia del hardware de terceros.
Controversia
El medio de comunicación francés Mediapart informó que en 2022, la empresa matriz de Facebook utilizó ilegalmente obras acumuladas por el sitio pirata LibGen para entrenar su inteligencia artificial. El informe alegó que Meta utilizó un conjunto de datos derivado de LibGen, un repositorio de libros y artículos académicos con derechos de autor, sin autorización. Meta no confirmó ni negó públicamente los detalles específicos, pero el incidente destacó los debates en curso sobre el uso de material con derechos de autor en el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño.
Véase también
Referencias
(Datos de origen proporcionados; sin enlaces externos.)
Enlaces externos
(Sin URL externas según las instrucciones.)