Muse Saat Ini Meraih Skor 47% pada Indeks Superkecerdasan Personal Meta

Meta AI Research mengumumkan pada 6 November 2026 bahwa mereka meluncurkan versi khusus dari model yang mendukung Muse dan Meta AI, yang dilatih menggunakan Muse Wonder. Model Muse saat ini meraih skor 47% pada Indeks Superkecerdasan Personal miliknya, dibandingkan dengan 38% untuk model sebelumnya.

Pembaruan ini menghadirkan Active Memory dan Active Focus pada kedua produk. Model yang diluncurkan merupakan versi khusus dari sistem Meta yang sudah ada, yang ditingkatkan melalui Muse Wonder, bukan peluncuran seri Wonder itu sendiri. Pendekatan ini memperluas akses lebih banyak orang ke kemampuan yang diperkenalkan bersama Wonder melalui model yang sudah digunakan oleh kedua asisten.

Dalam pengumumannya pada 12 Oktober 2026, Meta menyebut Muse Wonder dan Muse Wonder Full sebagai modelnya yang paling mumpuni hingga saat itu. Meta juga mengatakan bahwa Wonder akan lebih dulu mendukung pengalaman Muse bagi pelanggan berlangganan, sebelum digunakan untuk mengembangkan model khusus bagi semua pengguna Muse. Peluncuran baru ini menerapkan rencana model khusus tersebut pada Muse dan Meta AI.

Active Memory Memilih Konteks yang Relevan

Active Memory memungkinkan asisten menyimpan informasi penting dan mengambilnya kembali saat relevan untuk percakapan selanjutnya. Pelatihan mencakup perbedaan antara informasi sementara dan permanen, penalaran dari waktu ke waktu, serta kemampuan mengenali kapan detail masih relevan atau sudah tidak lagi relevan. Dengan demikian, ingatan menjadi persoalan pemilihan dan waktu: model harus mengenali konteks sebelumnya yang berlaku saat ini dan konteks yang sudah tidak lagi relevan.

Untuk model Muse yang telah ditingkatkan, Meta melaporkan penurunan 2,4 kali dalam hal melupakan informasi yang penting bagi tujuan pengguna. Active Memory Eval menunjukkan bahwa model saat ini menggunakan konteks penting dengan benar dalam 90% tugas, dibandingkan dengan 76% untuk model sebelumnya. Angka-angka tersebut menggambarkan dua sisi persoalan yang berbeda: menyimpan informasi yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan dan menerapkan konteks itu dengan benar selama mengerjakan tugas.

Active Focus Menjaga Tugas Tetap Berjalan

Active Focus dirancang agar Muse tetap bergerak menuju tujuan ketika tantangan tak terduga menghambat pekerjaan. Meta melatih model dengan beragam hambatan yang dirancang untuk mencerminkan kondisi dunia nyata, sehingga model dapat bertahan, memulihkan kemajuan, atau mencari alternatif bagi pengguna. Untuk Muse, Meta melaporkan peningkatan sebesar 67% dalam penyelesaian tugas sehari-hari yang menghadapi masalah tak terduga.

Model khusus ini juga dirancang untuk menangani cara agen bekerja bersama seseorang saat tugas sedang berlangsung. Model tersebut dirancang untuk mengerjakan beberapa hal sekaligus, memilih antara bekerja secara mandiri dan berkolaborasi langsung, serta menerima arahan atau klarifikasi tanpa menjadi bingung atau kehilangan fokus pada tugas. Hal ini menghubungkan kegigihan dengan daya tanggap: agen dapat terus mengejar tujuan sambil mengubah arah ketika pengguna turun tangan.

Di Meta AI, peningkatan yang sama diharapkan menjadikan asisten mitra berpikir dan kolaborator yang lebih baik. Asisten dapat membagi masalah kompleks menjadi langkah-langkah yang jelas, mengajukan pertanyaan lanjutan yang lebih tajam, dan mengikuti perubahan arah pengguna di tengah percakapan.

Bagi pengguna, tolok ukur praktis peluncuran ini adalah kesinambungan: apakah konteks yang berguna tetap tersimpan saat keadaan berubah, pekerjaan dapat dilanjutkan setelah menghadapi hambatan, dan koreksi dapat diterapkan tanpa kehilangan tujuan. Perilaku tersebut menghubungkan hasil yang dilaporkan Meta dengan kolaborasi sehari-hari yang ingin didukungnya di Muse dan Meta AI.