Meta a présenté la série Muse Wonder, qui comprend Muse Wonder et Muse Wonder Full, que l'entreprise décrit comme ses modèles les plus performants pour les tâches agentiques personnelles et professionnelles. Muse Wonder est disponible dès aujourd'hui via la Meta Model API et Muse Code, tandis que Muse Wonder Full est accessible aux abonnés de Muse Code. Ces modèles marquent la prochaine étape de l'échelle de montée en puissance de Meta et un bond majeur vers la superintelligence personnelle.
La série associe deux capacités essentielles, la Mémoire active et le Focus actif. La Mémoire active permet au modèle de conserver le contexte important concernant les utilisateurs d'une conversation à l'autre et de retrouver les détails pertinents en cas de besoin. Le Focus actif décrit la façon dont le modèle continue de travailler sur des objectifs difficiles en essayant d'autres approches, en surmontant les obstacles, en s'adaptant aux nouvelles informations, en demandant des précisions et en vérifiant avant les actions importantes.
Meta affirme que les modèles atteignent des résultats de pointe sur les principaux benchmarks pour les agents personnels et professionnels, la mémoire et le codage. Les évaluations couvrent l'expertise dans des domaines tels que le droit, la finance et la santé, notamment le Legal Agent Benchmark de Harvey, qui teste la capacité des modèles à travailler à partir de documents sources pour produire des travaux juridiques. Les performances en matière de focus sont mesurées grâce à Focus Bench et à SWE-Marathon, un test portant sur de longs projets logiciels.
Muse Wonder a été entraîné dans le centre de données Prometheus de Meta, d'une puissance de l'ordre du gigawatt, et s'appuie sur la version précédente de l'entreprise, Muse Spark. Muse Wonder alimentera bientôt les expériences dans Muse, d'abord déployées auprès des abonnés, et pilotera également la génération d'artefacts et des processus plus intensifs. Meta prévoit d'utiliser Muse Wonder pour développer des modèles spécialisés destinés à un usage plus large au sein de Muse.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing