Силуэт человека с телефоном на фоне логотипа Meta.

Лаборатория сверхинтеллекта Meta представила свою первую публичную модель, Muse Spark.

Компания Meta заявляет о высоких показателях производительности, но признает наличие «пробелов в производительности» в системах управления агентами и кодирования.

Изображение женщины, держащей мобильный телефон на фоне логотипа Meta, отображаемое на экране компьютера. Фигура стоит перед логотипом Meta, разработанным в то время, когда компания больше ориентировалась на виртуальную реальность, чем на искусственный интеллект. Фото: Getty Images | NurPhoto Фигура стоит перед логотипом Meta, разработанным в то время, когда компания больше ориентировалась на виртуальную реальность, чем на искусственный интеллект. Фото: Getty Images | NurPhoto Настройки текста Текст рассказа Размер Маленький Стандартный Большой Ширина * Стандартный Широкий Ссылки Стандартный Оранжевый * Только для подписчиков
Узнать больше Свернуть в навигацию

В среду компания Meta анонсировала Spark, первую модель искусственного интеллекта в семействе Muse, которая, по ее словам, представляет собой «полную перестройку наших усилий в области ИИ».

Muse Spark — это первый релиз лаборатории суперинтеллекта Meta, созданной чуть менее года назад с грандиозной целью «выполнить обещание о персональном суперинтеллекте для каждого». Этот релиз представляет собой полный разрыв с предыдущей работой Meta над семейством моделей Llama с открытым исходным кодом, которое получило посредственные отзывы как от пользователей, так и в независимых рейтингах LLM. И хотя Spark будет проприетарной моделью, основатель и генеральный директор Meta Марк Цукерберг заявил в сообщении на Threads, что семейство Muse в будущем будет «включать новые модели с открытым исходным кодом».

Мета заявила, что Muse Spark будет использовать контент, размещенный на таких платформах, как Instagram, Facebook и Threads, подобно тому, как Grok от xAI интегрирован с контентом, размещенным на X. В настоящее время это означает, что Muse Spark может ссылаться на общедоступные публикации, связанные с местоположением или актуальной темой, о которой вы спрашиваете, например. В будущем, по словам Меты, это расширится до «новых функций, которые будут ссылаться на рекомендации и контент, которым делятся люди», а также «Reels, фотографии и публикации, вплетенные непосредственно в ваши ответы с указанием авторства контента».

Созерцание и сжатие

2576da99d22711dce4766596e508ee8a Компания Meta утверждает, что режим созерцания в Muse Spark «обеспечивает превосходную производительность при сопоставимой задержке». Источник: Meta
Компания Meta утверждает, что режим созерцания в Muse Spark «обеспечивает превосходную производительность при сопоставимой задержке». Источник: Meta

В довольно технической статье в блоге, сопровождающей анонс Spark, Meta приводит уже ставший обычным список тестов производительности ИИ, в которых стандартный режим мышления Muse Spark показывает результаты, сопоставимые или превосходящие результаты конкурирующих моделей от OpenAI, Anthropic, Google и xAI. Но в этой статье также смущенно признается, что «мы продолжаем инвестировать в области с существующими пробелами в производительности, такие как агентные системы с долгосрочным горизонтом и рабочие процессы кодирования».

В том же сообщении Meta также рекламирует режим «Размышление», который, по их словам, будет «постепенно внедряться» и который может «управлять несколькими агентами, рассуждающими параллельно». Используя до 16 агентов, мыслящих согласованно одновременно, Meta утверждает, что режим «Размышление» «обеспечивает превосходную производительность при сопоставимой задержке». Эта «превосходная производительность» включает в себя, по данным Meta, рекордный показатель в 58,4 на последнем экзамене человечества (с использованием внешних инструментов).

Метаграф показывает, как дополнительное обучение приводит к «сжатию» использования токенов до того, как достигается дальнейшее повышение точности.

Хотя предыдущие модели Llama подвергались критике за то, что не использовали преимущества обучения с подкреплением, Meta утверждает, что Muse Spark демонстрирует «плавный и предсказуемый рост» после дополнительных шагов обучения с подкреплением после предварительного обучения, «повышая надежность модели без ущерба для разнообразия рассуждений». Эта система обучения с подкреплением также использует «штрафы за время обдумывания», которые, по словам Meta, уравновешивают необходимость «максимизировать правильность» с оптимизацией количества используемых токенов. В ходе тестирования на бенчмарке AIME 2025 Meta отмечает «фазовый переход», когда модель начала сжимать одинаково точные рассуждения в «значительно меньшее количество токенов». После этого сжатия последующие обученные модели постепенно снова увеличивали использование токенов, чтобы достичь еще более высокой точности за меньшее общее время, чем предыдущие несжатые версии.

Выпуск Muse Spark сопровождается обновлением расширенной системы масштабирования ИИ от Meta, которая, по словам компании, теперь охватывает более широкий спектр потенциальных рисков, связанных с ИИ. Компания заявляет, что модель «находится в пределах безопасных значений по всем категориям рисков, которые мы измеряли», но более подробная информация будет доступна только в предстоящем отчете о безопасности и готовности.

Muse Spark уже доступен в приложении Meta AI и на веб-сайте meta.ai, а также в виде закрытого API для предварительного просмотра для «избранных партнеров». Meta заявляет, что модель станет доступна через WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger и очки с искусственным интеллектом «в ближайшие недели».

Источник: arstechnica.com

✅ Найденные теги: Meta, Muse Spark, Лаборатория, Модель, новости, Сверхинтеллект

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.
YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.
Данные и аналитика: люди изучают графики и статистику. Работа в офисе с отчетами.
Изображение фигуры древнего человека с копьём и одеждой из шкуры, музейный экспонат.
Квантовые сферы на сетке, иллюстрация концепции квантовой физики и теории струн.
Квантовые сферы на сетке, иллюстрация концепции науки и физики, футуристический дизайн.
Женщина в синем платье на конференции за столом с микрофоном и документами.
Машина для перфузии органов и схема кровообращения с печенью человека.
Запуск ракеты в ночи с космодрома, поднимается в небо, окружена дымом.
Image Not Found
Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.

Руководство по анализу выживаемости с использованием Python: применение моделей «время до события» для прогнозирования продолжительности жизни клиента.

Как рассчитать вероятности наступления событий и показатели интенсивности отказов для абонентов телекоммуникационных услуг. Делиться Статистика может применяться во многих областях знаний, помогая нам справляться с неопределенностью, рассчитывать вероятности и поддерживать принятие решений. Одной из областей, где статистика…

Апр 12, 2026
YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.

YouTube Premium и YouTube Music становятся дороже.

Источник изображения: Matthias Balk/picture alliance / Getty Images В пятницу компания YouTube подтвердила изданию TechCrunch, что повышает цены на подписку YouTube Premium и YouTube Music в США. Стоимость индивидуального плана YouTube Premium увеличивается с 13,99 до 15,99…

Апр 12, 2026
Данные и аналитика: люди изучают графики и статистику. Работа в офисе с отчетами.

Демократизация моделей маркетингового микса (MMM) с помощью открытого исходного кода и искусственного интеллекта.

Практическая системная разработка, сочетающая в себе открытый исходный код Bayesian MMM и GenAI для получения прозрачных, независимых от поставщиков аналитических данных в области маркетинга. Делиться Источник изображения: Freepik Модели маркетингового микса (MMM) существуют в отрасли уже несколько…

Апр 12, 2026
Изображение фигуры древнего человека с копьём и одеждой из шкуры, музейный экспонат.

Генетические данные рассказывают историю упадка неандертальцев.

Численность неандертальцев сократилась во время похолодания около 75 000 лет назад, и потеря генетического разнообразия, возможно, способствовала их окончательному вымиранию. Реконструкции мужчины и женщины-неандертальцев в Музее неандертальцев в Меттманне, Германия. AP Photo/Martin Meissner/Alamy Анализ ДНК неандертальцев помог…

Апр 12, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых