Muse รุ่นปัจจุบันได้คะแนน 47% ในดัชนีปัญญาเหนือมนุษย์ส่วนบุคคลของ Meta

Meta AI Research ประกาศเมื่อวันที่ 6 พฤศจิกายน 2026 ว่ากำลังทยอยเปิดตัวโมเดลเฉพาะทางที่พัฒนาต่อยอดจากโมเดลเบื้องหลัง Muse และ Meta AI โดยฝึกด้วย Muse Wonder ทั้งนี้ Muse รุ่นปัจจุบันได้คะแนน 47% ในดัชนีปัญญาเหนือมนุษย์ส่วนบุคคล เทียบกับ 38% ของรุ่นก่อน

การอัปเดตนี้นำ Active Memory และ Active Focus มาใช้กับผลิตภัณฑ์ทั้งสอง โมเดลที่กำลังนำมาใช้เป็นโมเดลเฉพาะทางที่พัฒนาต่อยอดจากระบบเดิมของ Meta และปรับปรุงด้วย Muse Wonder ไม่ใช่การเปิดตัวซีรีส์ Wonder โดยตรง แนวทางนี้ช่วยให้ผู้คนเข้าถึงความสามารถที่เปิดตัวพร้อม Wonder ได้มากขึ้นผ่านโมเดลเดิมของผู้ช่วย

ในการประกาศเมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 Meta ระบุว่า Muse Wonder และ Muse Wonder Full เป็นโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดเท่าที่บริษัทเคยพัฒนามาจนถึงขณะนั้น และกล่าวว่าในช่วงแรก Wonder จะขับเคลื่อนประสบการณ์การใช้งาน Muse สำหรับสมาชิก ก่อนนำไปใช้พัฒนาโมเดลเฉพาะทางสำหรับทุกคนที่ใช้ Muse การเปิดตัวครั้งใหม่นี้ขยายแผนการใช้โมเดลเฉพาะทางดังกล่าวให้ครอบคลุมทั้ง Muse และ Meta AI

Active Memory เลือกบริบทที่เกี่ยวข้อง

Active Memory ช่วยให้ผู้ช่วยจดจำข้อมูลสำคัญและเรียกคืนข้อมูลนั้นเมื่อเกี่ยวข้องกับบทสนทนาในภายหลัง การฝึกครอบคลุมการแยกแยะข้อมูลชั่วคราวกับข้อมูลถาวร การใช้เหตุผลตามช่วงเวลา ตลอดจนการรับรู้ว่ารายละเอียดยังคงเกี่ยวข้องหรือหมดความเกี่ยวข้องไปแล้ว ด้วยเหตุนี้ การจดจำจึงเป็นเรื่องของการเลือกและจังหวะเวลา กล่าวคือ โมเดลต้องระบุให้ได้ว่าบริบทก่อนหน้านี้ส่วนใดใช้ได้ในขณะนี้ และส่วนใดล้าสมัยไปแล้ว

Meta รายงานว่าโมเดล Muse ที่ปรับปรุงแล้วลดการลืมข้อมูลสำคัญต่อเป้าหมายของผู้ใช้ลง 2.4 เท่า ผลการประเมิน Active Memory Eval แสดงให้เห็นว่าโมเดลปัจจุบันใช้บริบทสำคัญได้อย่างถูกต้องในงาน 90% เทียบกับ 76% ของโมเดลก่อนหน้า ตัวเลขทั้งสองนี้สะท้อนปัญหาคนละด้าน ได้แก่ การเก็บรักษาข้อมูลที่จำเป็นต่อเป้าหมาย และการนำบริบทนั้นมาใช้อย่างถูกต้องระหว่างทำงาน

Active Focus ช่วยให้งานดำเนินต่อไปได้

Active Focus มีเป้าหมายช่วยให้ Muse มุ่งไปสู่เป้าหมายต่อได้ แม้มีอุปสรรคที่ไม่คาดคิดเข้ามาขัดจังหวะงาน Meta ฝึกโมเดลด้วยสถานการณ์คอขวดหลากหลายรูปแบบที่ออกแบบให้สะท้อนสภาพการณ์ในโลกจริง เพื่อให้โมเดลทำงานต่อ ฟื้นตัว หรือหาแนวทางอื่นให้ผู้ใช้ได้ Meta รายงานว่า Muse ทำงานในชีวิตประจำวันซึ่งมีปัญหาไม่คาดคิดเกิดขึ้นได้สำเร็จเพิ่มขึ้น 67%

โมเดลเฉพาะทางยังมุ่งปรับปรุงวิธีที่เอเจนต์ทำงานร่วมกับผู้ใช้ระหว่างที่งานกำลังดำเนินอยู่ โดยออกแบบมาให้ทำหลายงานพร้อมกัน เลือกได้ว่าจะดำเนินงานต่ออย่างอิสระหรือร่วมมือกับผู้ใช้แบบเรียลไทม์ และปรับตามคำชี้แนะหรือคำอธิบายเพิ่มเติมได้โดยไม่สับสนหรือหลุดจากงาน แนวทางนี้เชื่อมโยงความสามารถในการทำงานต่อเนื่องเข้ากับการตอบสนอง กล่าวคือ เอเจนต์สามารถมุ่งหน้าสู่เป้าหมายต่อไป พร้อมปรับเปลี่ยนแนวทางเมื่อผู้ใช้เข้ามาแทรกแซง

ใน Meta AI การปรับปรุงแบบเดียวกันนี้มีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ช่วยเป็นคู่คิดและผู้ร่วมงานที่ดียิ่งขึ้น โดยสามารถแบ่งปัญหาซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่ชัดเจน ตั้งคำถามต่อยอดได้ตรงจุดยิ่งขึ้น และปรับตามผู้ใช้ได้ทันเมื่อผู้ใช้เปลี่ยนทิศทางระหว่างบทสนทนา

สำหรับผู้ใช้ บททดสอบในทางปฏิบัติของการเปิดตัวครั้งนี้คือความต่อเนื่อง กล่าวคือ บริบทที่เป็นประโยชน์จะยังคงอยู่หรือไม่เมื่อสถานการณ์เปลี่ยนไป งานจะกลับมาดำเนินต่อได้หรือไม่หลังพบอุปสรรค และจะนำคำแก้ไขมาปรับใช้ได้หรือไม่โดยไม่ละทิ้งเป้าหมาย พฤติกรรมเหล่านี้เชื่อมโยงผลลัพธ์ที่ Meta รายงานเข้ากับการทำงานร่วมกันในชีวิตประจำวัน ซึ่งบริษัทตั้งใจสนับสนุนผ่าน Muse และ Meta AI