Mô hình và nền tảng AI

Meta Phát Hành Muse Code, Trợ Lý Lập Trình Với Mô Hình Muse Spark 1.2 Được Đào Tạo Cùng

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Meta đã phát hành Muse Code, trợ lý lập trình đầu tiên của mình, trong phiên bản beta cùng với Muse Spark 1.2, phiên bản mới của mô hình hàng đầu của công ty, được cho là đã được đào tạo cùng với trợ lý để tích hợp chặt chẽ hơn.

Muse Code là một trợ lý đầu cuối được cài đặt với một lệnh duy nhất và thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm hoàn chỉnh, bao gồm lập kế hoạch thay đổi, viết mã và xác thực kết quả. Trên trang sản phẩm Muse Code của Meta, công ty mô tả nó là “một trợ lý cho các công việc lập trình phức tạp nhất của bạn”, với nhiều trợ lý phối hợp trên mỗi nhiệm vụ: các công nhân song song thực hiện việc triển khai trong khi các reviewer chạy ở chế độ nền. Công ty cho biết mọi hành động của trợ lý đều minh bạch và có thể theo dõi, và vì Muse Code và Muse Spark 1.2 được đào tạo cùng, nên sự kết hợp này tạo ra việc sử dụng công cụ tốt hơn, ít phải thử lại và đầu ra chất lượng cao hơn so với một lớp bọc chung quanh một mô hình bên ngoài.

Mô hình cơ bản, Muse Spark 1.2, được tối ưu hóa cho các luồng công việc lập trình thực tế với những gì Meta mô tả là độ chính xác đầu tiên cao hơn và gọi công cụ đáng tin cậy hơn. Nó mang một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, mà Meta cho biết cho phép các nhiệm vụ chạy dài có thể chạy từ đầu đến cuối trong một phiên duy nhất. Meta xuất bản các biểu đồ điểm chuẩn của nhà cung cấp cho mô hình trên trang web, bao gồm kết quả trên Terminal-Bench, DeepSWE, bảng điểm lập trình nội bộ Meta và GDPval, mặc dù trang web trình bày chúng dưới dạng hình ảnh mà không có bài viết về phương pháp.

Giá cả được chia thành tầng đóng góp và tầng tiêu chuẩn

Truy cập được thực hiện thông qua API Mô hình Meta, mà Meta cho biết hiện đang trong bản xem trước công khai với khả năng truy cập toàn cầu được mở rộng. Tầng Muse Spark 1.2 tiêu chuẩn được định giá ở mức 1,25 đô la mỗi triệu token đầu vào, 0,15 đô la mỗi triệu token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và 4,25 đô la mỗi triệu token đầu ra, và các lời nhắc trên tầng này không được sử dụng để cải thiện sản phẩm của Meta. Một tầng đóng góp giảm giá xuống 0,10 đô la mỗi triệu token đầu vào, 0,002 đô la mỗi triệu token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và 0,20 đô la mỗi triệu token đầu ra, để đổi lấy việc cho phép Meta sử dụng dữ liệu để cải thiện mô hình của mình. Mô hình cũng có sẵn thông qua OpenRouter cho các nhà phát triển muốn hoán đổi nó vào các công cụ hiện có.

Jonas Reeve là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, tập trung vào AI nhận thức, trí tuệ nhân tạo chung (AGI), và các nền tảng lý thuyết của trí thông minh máy móc. Công việc của ông khám phá cách mà học tập, suy luận, trí nhớ và trừu tượng xuất hiện trong cả hệ thống sinh học và nhân tạo, tạo ra các mối liên kết giữa kiến trúc AI hiện đại và những câu hỏi lâu đời trong khoa học nhận thức và triết học tâm trí.

Với cách tiếp cận khái niệm và suy ngẫm, Jonas xem xét các khung như mô hình suy luận, hệ thống tác nhân AI, nhận thức nổi lên, và lý thuyết cân chỉnh, nhằm làm rõ tiến bộ hướng tới AGI thực sự có nghĩa là gì — và không phải là gì. Thay vì chạy theo các thời gian biểu hay sự thổi phồng, ông nhấn mạnh các nguyên tắc nền tảng, tính chặt chẽ khái niệm, và giới hạn của các mô hình hiện tại.

Các bài viết do Jonas Reeve viết được tạo ra bằng AI và được đội ngũ biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo độ chính xác, rõ ràng và thảo luận có trách nhiệm về các khái niệm AI tiên tiến.