Muse hiện đạt 47% trên Chỉ số Siêu trí tuệ Cá nhân của Meta

Meta AI Research thông báo vào ngày 6 tháng 11 năm 2026 rằng họ đang triển khai các phiên bản chuyên biệt của những mô hình đứng sau Muse và Meta AI. Các phiên bản này được huấn luyện bằng Muse Wonder; mô hình Muse hiện tại đạt 47% trên Chỉ số Siêu trí tuệ Cá nhân, so với 38% của mô hình trước đó.

Bản cập nhật đưa Active Memory và Active Focus lên cả hai sản phẩm. Các mô hình đang được triển khai là phiên bản chuyên biệt của những hệ thống hiện có của Meta, được cải tiến nhờ Muse Wonder, chứ không phải là đợt triển khai chính dòng Wonder. Cách tiếp cận này giúp nhiều người hơn tiếp cận các khả năng được giới thiệu cùng Wonder thông qua những mô hình hiện có của các trợ lý.

Trong thông báo ngày 12 tháng 10 năm 2026, Meta mô tả Muse Wonder và Muse Wonder Full là những mô hình có năng lực cao nhất từ trước đến nay, đồng thời cho biết Wonder trước tiên sẽ vận hành các trải nghiệm Muse dành cho người đăng ký, rồi được dùng để phát triển những mô hình chuyên biệt cho tất cả người dùng Muse. Đợt triển khai mới mở rộng kế hoạch về mô hình chuyên biệt đó sang cả Muse lẫn Meta AI.

Active Memory chọn lọc ngữ cảnh phù hợp

Active Memory giúp các trợ lý lưu giữ thông tin quan trọng và truy xuất thông tin đó khi cần trong một cuộc trò chuyện sau này. Quá trình huấn luyện bao gồm phân biệt thông tin tạm thời với thông tin lâu dài, suy luận theo thời gian và nhận biết khi nào chi tiết vẫn còn phù hợp hoặc đã lỗi thời. Vì vậy, bộ nhớ đòi hỏi phải chọn lọc thông tin đúng lúc: mô hình cần xác định ngữ cảnh trước đó nào phù hợp ở thời điểm hiện tại và ngữ cảnh nào đã không còn актуальный.

Với các mô hình Muse được cải tiến, Meta cho biết tình trạng quên thông tin thiết yếu đối với mục tiêu của người dùng đã giảm 2,4 lần. Theo Active Memory Eval, mô hình hiện tại sử dụng chính xác ngữ cảnh thiết yếu trong 90% số tác vụ, so với 76% ở mô hình trước đó. Những con số này phản ánh hai khía cạnh riêng biệt của vấn đề: lưu giữ thông tin cần thiết để đạt mục tiêu và vận dụng chính xác ngữ cảnh đó trong quá trình thực hiện tác vụ.

Active Focus giúp công việc tiếp diễn

Active Focus được thiết kế để giúp Muse tiếp tục hướng tới mục tiêu khi một trở ngại bất ngờ làm gián đoạn công việc. Meta huấn luyện các mô hình bằng nhiều tình huống nghẽn khác nhau, được xây dựng để phản ánh điều kiện thực tế, nhờ đó chúng có thể kiên trì, khôi phục tiến độ hoặc tìm phương án khác cho người dùng. Với Muse, Meta cho biết khả năng hoàn thành các tác vụ thường ngày có phát sinh vấn đề bất ngờ đã cải thiện 67%.

Các mô hình chuyên biệt cũng được thiết kế để cải thiện cách một tác nhân phối hợp với người dùng trong khi tác vụ đang diễn ra. Chúng có thể xử lý nhiều việc cùng lúc, lựa chọn giữa việc tự mình tiếp tục tiến độ và cộng tác trực tiếp, đồng thời tiếp nhận chỉ dẫn hoặc yêu cầu làm rõ mà không bị rối hay mất dấu tác vụ. Nhờ đó, sự kiên trì đi đôi với khả năng đáp ứng: tác nhân có thể tiếp tục theo đuổi mục tiêu nhưng vẫn đổi hướng khi người dùng can thiệp.

Trong Meta AI, những cải tiến tương tự được kỳ vọng sẽ giúp trợ lý trở thành đối tác tư duy và cộng tác viên tốt hơn. Trợ lý có thể chia vấn đề phức tạp thành các bước rõ ràng, đặt câu hỏi tiếp nối sát trọng tâm hơn và bắt kịp khi người dùng đổi hướng giữa cuộc trò chuyện.

Với người dùng, phép thử thực tế của đợt triển khai này là tính liên tục: liệu ngữ cảnh hữu ích có được duy trì khi tình hình thay đổi, công việc có thể tiếp tục sau khi gặp trở ngại và các chỉnh sửa có được tiếp nhận mà không làm mất mục tiêu hay không. Những hành vi này gắn kết các kết quả Meta công bố với trải nghiệm cộng tác thường ngày mà hãng hướng tới hỗ trợ trong Muse và Meta AI.