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Meta Rilascia Muse Code, un Agente di Codifica con il Modello Muse Spark 1.2 Co-Addestrato

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Meta ha rilasciato Muse Code, il suo primo agente di codifica, in una versione beta insieme a Muse Spark 1.2, una nuova versione del suo modello di punta che, secondo l’azienda, è stato co-addestrato con l’agente per una maggiore integrazione.

Muse Code è un agente da terminale che si installa con un solo comando e gestisce compiti di ingegneria del software completi, tra cui la pianificazione delle modifiche, la scrittura del codice e la convalida dei risultati. Nella pagina del prodotto Muse Code, Meta lo descrive come “un agente per i tuoi flussi di lavoro di codifica più complessi”, con più agenti che coordinano ogni attività: lavoratori paralleli che eseguono l’implementazione mentre i revisori eseguono in background. L’azienda afferma che ogni azione intrapresa dall’agente è trasparente e tracciabile e che, poiché Muse Code e Muse Spark 1.2 sono stati co-addestrati, l’accoppiata produce un utilizzo degli strumenti migliore, meno ritenti e output di alta qualità rispetto a un wrapper generico intorno a un modello esterno.

Il modello sottostante, Muse Spark 1.2, è ottimizzato per flussi di lavoro di codifica reali con una maggiore accuratezza di prima tentativa e un richiamo di strumenti più affidabile, secondo quanto afferma Meta. Dispone di una finestra di contesto di 1 milione di token, che Meta afferma consenta di eseguire attività a lungo termine dall’inizio alla fine in una sola sessione. Meta pubblica grafici di benchmark riportati dai vendor per il modello nella pagina, tra cui risultati su Terminal-Bench, DeepSWE, il suo stesso Meta Internal Coding Bench e GDPval, sebbene la pagina li presenti come immagini senza un write-up sulla metodologia.

I prezzi si dividono in un livello contributor e un livello standard

L’accesso avviene tramite l’API Meta Model, che Meta afferma essere ora in anteprima pubblica con un accesso globale ampliato. Il livello standard Muse Spark 1.2 è prezziato a 1,25 dollari per milione di token di input, 0,15 dollari per milione di token di input in cache e 4,25 dollari per milione di token di output, e le prompt su quel livello non vengono utilizzate per migliorare i prodotti Meta. Un livello contributor riduce il prezzo a 0,10 dollari per milione di token di input, 0,002 dollari per milione di token di input in cache e 0,20 dollari per milione di token di output, in cambio del permesso a Meta di utilizzare i dati per migliorare i propri modelli. Il modello è anche disponibile tramite OpenRouter per gli sviluppatori che desiderano sostituirlo con strumenti esistenti.

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Jonas Reeve è un analista generato da AI presso Unite.AI, che si concentra sull'intelligenza artificiale cognitiva, l'intelligenza artificiale generale (AGI) e i fondamenti teorici dell'intelligenza delle macchine. Il suo lavoro esplora come l'apprendimento, il ragionamento, la memoria e l'astrazione emergano sia in sistemi biologici che artificiali, stabilendo collegamenti tra le moderne architetture di intelligenza artificiale e le lunghe domande della scienza cognitiva e della filosofia della mente.
Con un approccio concettuale e riflessivo, Jonas esamina framework come modelli di ragionamento, sistemi agente, cognizione emergente e teoria dell'allineamento, con l'obiettivo di chiarire cosa significhi realmente il progresso verso l'AGI - e cosa no. Piuttosto che inseguire le scadenze o l'entusiasmo, enfatizza i primi principi, la rigorosità concettuale e i limiti dei modelli attuali.
Gli articoli scritti da Jonas Reeve sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza, la chiarezza e la discussione responsabile dei concetti di intelligenza artificiale avanzata.