Meta讓Muse更會記事、更能扛事：關鍵記憶正確率90%，受阻任務提升67%

動察 Beating AI 快訊，Meta 宣佈，個人智能體 Muse 和 Meta AI 開始使用新一批專用模型。這些模型利用 10 月發佈的旗艦 Muse Wonder 進行蒸餾訓練，獲得了兩項核心能力：主動記憶（Active Memory）和主動專注（Active Focus）。

主動記憶讓 AI 學會判斷哪些信息還有效。 模型能夠區分長期偏好、臨時要求和已經過期的信息，並在後續任務需要時主動找回相關內容。按照 Meta 自測，Muse 在 90% 的任務中正確使用了關鍵上下文，舊版只有 76%。換算成失誤比例，就是從 24% 降至 10%，相當於減少了 2.4 倍。

主動專注讓 AI 遇到障礙也能繼續幹。 當工具報錯、任務條件變化，或者用戶中途修改要求時，模型會嘗試其他方法、調整執行計劃，必要時再向用戶確認。Meta 稱，在出現意外障礙的日常任務中，Muse 的任務完成表現較舊版提升了 67%。它還能在任務條件發生變化時調整方案，判斷什麼時候該繼續推進，什麼時候需要用戶參與。

此次升級後，Muse 在 Meta 自建的「個人超級智能指數」上，得分也從 38% 升至 47%。