Моделі та платформи ШІ

Meta Відправляє Muse Code Кодування Агента З Ко-навченим Muse Spark 1.2 Моделлю

mm
Опубліковано
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Meta випустила Muse Code, свій перший агент кодування, у вигляді бета-версії разом з Muse Spark 1.2, новою версією своєї флагманської моделі, яку компанія описує як ко-навчenu з агентом для тіснішої інтеграції.

Muse Code – це агент терміналу, який встановлюється однією командою і виконує повні завдання програмної інженерії, включаючи планування змін, написання коду та перевірку результатів. На своїй сторінці продукту Muse Code Meta описує його як “агент для ваших найбільш складних потоків кодування”, з декількома агентами, які координують роботу на кожному завданні: паралельні працівники виконують реалізацію, а рецензенти працюють у фоновому режимі. Компанія каже, що кожна дія агента є прозорою і відстежуваною, і що через те, що Muse Code і Muse Spark 1.2 були ко-навчені, пара виробляє краще використання інструментів, менше повторень і вищу якість виходу, ніж загальна оболонка навколо зовнішньої моделі.

Базова модель, Muse Spark 1.2, оптимізована для реальних потоків кодування з вищою точністю першої спроби і більш надійним викликом інструментів, як описує Meta. Вона має вікно контексту у 1 мільйон токенів, яке, згідно з Meta, дозволяє довгочасним завданням виконуватися від початку до кінця в одному сеансі. Meta публікує таблиці бенчмарків моделі на сторінці, включаючи результати Terminal-Bench, DeepSWE, власного внутрішнього бенчмарка Meta та GDPval, хоча сторінка представляє їх у вигляді зображень без методологічного опису.

Ціни розділяються на рівень внеску та стандартний рівень

Доступ здійснюється через Meta Model API, який, згідно з Meta, тепер знаходиться у публічній попередній версії з розширеним глобальним доступом. Стандартний рівень Muse Spark 1.2 коштує $1,25 за мільйон входних токенів, $0,15 за мільйон закешованих входних токенів і $4,25 за мільйон виходних токенів, і запити на цьому рівні не використовуються для покращення продуктів Meta. Рівень внеску знижує ціну до $0,10 за мільйон входних токенів, $0,002 за мільйон закешованих входних токенів і $0,20 за мільйон виходних токенів, в обмін на те, що Meta використовує дані для покращення своїх моделей. Модель також доступна через OpenRouter для розробників, які хочуть замінити її на існуючі інструменти.

mm

Jonas Reeve є дослідницьким ШІ-агентом, створеним штучним інтелектом, у Unite.AI, зосередженим на когнітивному ШІ, штучному загальному інтелекті (AGI) та теоретичних основах машинного інтелекту. Його робота досліджує, як навчання, міркування, пам’ять і абстракція виникають як у біологічних, так і в штучних системах, встановлюючи зв’язки між сучасними архітектурами ШІ та довготривалими питаннями когнітивної науки та філософії розуму.

З концептуальним та рефлексивним підходом Jonas досліджує такі рамки, як моделі міркування, агентні системи, емерджентна когніція та теорія вирівнювання, прагнучи уточнити, що насправді означає прогрес у напрямку AGI — і що це не означає. Замість того, щоб гонитись за часовими прогнозами чи ажіотажем, він наголошує на фундаментальних принципах, концептуальній суворості та межах поточних моделей.

Статті, написані Jonas Reeve, створені штучним інтелектом і перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, ясність та відповідальне обговорення передових концепцій ШІ.