Meta 将基于 Muse Wonder 训练的专用模型上线 Muse 与 Meta AI

Meta 宣布推出基于 Muse Wonder 训练的现有模型专用版本，并逐步向 Muse 和 Meta AI 的用户开放。Muse Wonder 是几周前发布的模型系列，Meta 称其在个人与专业智能体任务上达到业界领先表现，此次是把其中部分能力下放到 Muse 和 Meta AI 背后的模型。 评测方面，当前 Muse 模型在个人超级智能指数上的得分为 47%，上一代 Muse 模型为 38%。该指数用于衡量模型在个人智能体任务上的综合表现。 能力上，此次把 Muse Wonder 中引入的主动记忆（Active Memory）和主动聚焦（Active Focus）带到 Muse 和 Meta AI 的专用模型。主动记忆让模型记住重要信息，并判断早先信息何时重新变得相关，训练目标是区分临时信息与长期信息、跨时间推理、分辨信息是否过时。Meta 称 Muse 中改进后的模型在遗忘关键信息方面减少 2.4 倍；主动记忆评测中正确使用关键上下文的任务比例为 90%，上一代为 76%。 主动聚焦针对现实世界中的典型瓶颈训练，使模型在遇到意外挑战时继续朝目标推进，包括更努力尝试、从挫折中恢复或代为寻找替代方案。Meta 称在 Muse 中，模型完成会出现意外问题的日常任务时表现提升 67%。专用模型还针对多任务处理做了训练，学会判断何时独立推进目标、何时与用户实时协作，并在任务执行中更好地适应引导和澄清。 在 Meta AI 中，Meta 称同样的改进让模型能把复杂问题拆成清晰步骤、提出更精准的追问，并在对话中途用户改变方向时跟上节奏。Meta 未在文中给出这些专用模型的具体参数规模、开放时间表或分阶段上线范围。