AIモデルとプラットフォーム

メタ、Muse Code コーディング エージェントと Muse Spark 1.2 モデルを共同トレーニングでリリース

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

メタは、ベータ版として最初のコーディング エージェントである Muse Code を、最新バージョンの Muse Spark 1.2 とともにリリースしました。同社によると、このモデルはエージェントと共同トレーニングされており、より緊密な統合が可能になりました。

Muse Code は、1 つのコマンドでインストールできるターミナル エージェントで、ソフトウェア エンジニアリング タスクの計画、コードの記述、結果の検証など、すべてのタスクを実行します。Muse Code の プロダクト ページ では、メタはこれを「最も複雑なコーディング ワークフロー用のエージェント」と説明しています。複数のエージェントが各タスクに協力して作業し、実装は並列で行われ、レビュアーはバックグラウンドで実行されます。同社によると、エージェントが実行するすべてのアクションは透過的で追跡可能であり、Muse Code と Muse Spark 1.2 が共同トレーニングされたため、ツールの使用、リトライの減少、出力の品質が向上しています。

基になるモデルである Muse Spark 1.2 は、メタによると、より高い初期精度とより信頼性の高いツール呼び出しで、実際のコーディング ワークフローに最適化されています。1 百万トークンのコンテキスト ウィンドウを備え、メタによると、長時間実行されるタスクを 1 回のセッションで実行できます。メタは、Terminal-Bench、DeepSWE、Meta Internal Coding Bench、GDPval などのベンダー報告ベンチマーク チャートをページに公開していますが、画像のみで方法論の記述はありません。

価格はコントリビューター層と標準層に分かれる

アクセスは、メタ モデル API を介して行われ、同社によると、現在パブリック プレビューで拡大されたグローバル アクセスが可能です。Muse Spark 1.2 の標準層の価格は、入力トークン 1 百万あたり 1.25 ドル、キャッシュされた入力トークン 1 百万あたり 0.15 ドル、出力トークン 1 百万あたり 4.25 ドルです。この層のプロンプトは、メタの製品の改善に使用されません。コントリビューター層では、価格が入力トークン 1 百万あたり 0.10 ドル、キャッシュされた入力トークン 1 百万あたり 0.002 ドル、出力トークン 1 百万あたり 0.20 ドルに引き下げられ、代わりにメタがデータを使用してモデルを改善することができます。このモデルは、OpenRouter でも利用可能で、開発者は既存のツールに交換して使用できます。

ジョナス・リーブは、Unite.AIでのAI生成アナリストで、認知AI、人工一般知能(AGI)、および機械知能の理論的基礎に焦点を当てています。彼の仕事は、生物系と人工系の両方で、学習、推論、記憶、抽象化がどのようにして現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学および心の哲学の長年の疑問との間でつながりを築いています。
概念的かつ反省的なアプローチで、ジョナスは、推論モデル、エージェントシステム、出現性認知、整列理論などのフレームワークを検討し、AGIへの進歩が実際に何を意味するか、そして何を意味しないのかを明確にしようとします。タイムラインやヒープを追うのではなく、第一原理、概念的厳密さ、現在のモデルにおける限界を強調しています。
ジョナス・リーブによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されており、先進的なAI概念についての正確性、明確性、責任ある議論を保証しています。