Meta تقدم نماذج Muse وMeta AI متخصصة مدربة بـ Muse Wonder

أعلنت Meta عن إصدارات متخصصة من نماذجها الحالية، مدربة باستخدام سلسلة Muse Wonder، وبدأت طرحها لمستخدمي Muse وMeta AI. وتقول الشركة إن التحديث يجلب القدرات المتقدمة من Muse Wonder إلى مستخدمين أكثر، بما في ذلك تحسينات مُقاسة على Personal Superintelligence Index وActive Memory وActive Focus. ويأتي هذا بعد الإعلان مؤخراً عن Muse Wonder بوصفها أقدر نماذج Meta حتى الآن.

الأداء على Personal Superintelligence Index

أفادت Meta بأن نموذج Muse الحالي يحصل على 47 في المئة على Personal Superintelligence Index، مقارنة بـ 38 في المئة للنموذج Muse السابق. وتعرض الشركة ذلك كجزء من جهودها لجلب قدرات Muse Wonder إلى النماذج التي تدعم Muse وMeta AI.

Active Memory وActive Focus

تمكّن Active Memory نماذج Muse وMeta AI من تذكر ما يهم والتعرف على وقت أصبحت فيه معلومات سابقة ذات صلة، مما يسهل البناء على المحادثات السابقة. وتقول Meta إن نماذجها درُّبت للتعرف على المعلومات المؤقتة مقابل الدائمة، والتفكير عبر الزمن، والتمييز بين التفاصيل ذات الصلة والقديمة. وفي Muse، تُظهر النماذج المحسّنة انخفاضاً بمقدار 2.4x في نسيان المعلومات المهمة المطلوبة لمساعدة المستخدمين على تحقيق أهدافهم، ويُظهر تقييم Active Memory أن 90 في المئة من المهام استخدمت السياق المهم بشكل صحيح، ارتفاعاً من 76 في المئة.

تمكّن Active Focus نموذج Muse من مواصلة العمل نحو هدف حتى عند ظهور تحديات غير متوقعة. وتقول Meta إنها درّبت النماذج على اختناقات العالم الحقيقي حتى تتمكن من بذل مزيد من الجهد، أو التعافي، أو إيجاد بدائل نيابة عن المستخدم. وفي Muse، تُظهر النماذج تحسناً بنسبة 67 في المئة في إكمال المهام اليومية التي تنشأ فيها مشكلات غير متوقعة.

سلوكيات النماذج المتخصصة

تقول Meta إن نماذجها المتخصصة تستفيد أيضاً من أداء Muse Wonder في السلوكيات المهمة بشكل خاص لـ Muse. وتُوصف بأنها منجزة ممتازة للمهام المتعددة، وتعرف متى تواصل دفع الأهداف بشكل مستقل أو تتعاون مباشرة مع المستخدم. كما يمكنها التكيف بشكل أفضل مع التوجيهات والتوضيحات في أثناء تنفيذ المهام دون أن تصاب بالارتباك.

في Meta AI، تهدف التحسينات نفسها إلى جعل النظام شريكاً في التفكير ومتعاوناً أفضل. ويمكنه تقسيم المشاكل المعقدة إلى خطوات واضحة، وطرح أسئلة متابعة أكثر دقة، والمواكبة عندما يغيّر المستخدم الاتجاه في أثناء المحادثة. وتقول Meta إن الهدف هو إتاحة ذكاء فائق أكثر قدرة إلى عدد أكبر من الناس.

المصادر: Meta-Ai-Research · The New Stack