Hosszabb és összetettebb feladatokra készült a Meta új generatív mesterséges intelligencia modellje

A Meta bemutatta a Muse Spark 1.3 modellt, amelyet hosszabb programozási és ügynöki munkafolyamatokra fejlesztett tovább. A rendszer egyszerre több feladatot tarthat következetesen számon, eszközökkel gyűjthet új információkat, felismerheti saját tervének hiányosságait és szükség esetén segítséget kérhet a felhasználótól.

A Meta szeptember elején jelentette be a Muse Spark 1.3 megjelenését. A modell a Muse Code és a Meta Model API rendszerében válik elérhetővé, fejlesztésének középpontjában pedig az úgynevezett hosszú távú ügynöki munkafolyamatok és az összetett programozási feladatok állnak.

A Meta szerint a Muse Spark 1.3 egy hosszabb beszélgetésen belül több párhuzamos munkafolyamatot is követni tud. Ha nyitott végű feladatot kap, a rendelkezésére álló eszközökkel további kontextust gyűjthet, összevetheti az egymásnak ellentmondó információkat, felismerheti saját tervének hiányosságait, majd a korábban megtanult információk figyelembevételével folytathatja a munkát.

A fejlesztők külön figyelmet fordítottak arra is, hogy a modell ne próbáljon minden helyzetben magabiztos választ adni. Ha egy utasítás nem egyértelmű, kérdést tehet fel, ha pedig elakad, segítséget kérhet. Jelentős vagy nehezen visszafordítható műveletek előtt megerősítést is kérhet a felhasználótól.

Olvasd el: Megérkezett a Claude Fable 5.1, amivel akár 45 százalékkal olcsóbb lehet az AI-ügynöki munka

A generatív mesterséges intelligencia következő nagy versenye már nem arról szól, melyik modell válaszol a legjobban egyetlen kérdésre, hanem arról, melyik képes órákon át megbízhatóan végigvinni egy összetett munkafolyamatot?

A hatékonyságban is mérhető előrelépésről számolt be a Meta. A vállalat mérnökeinek belső összehasonlításaiban a Muse Spark 1.3 programozási feladatoknál körülbelül 20 százalékkal kevesebb eszközhívást és 25 százalékkal kevesebb tokent használt a Muse Spark 1.2-höz képest. Ezek vállalati mérések, ezért nem minden feladatra érvényes általános megtakarításként, hanem a Meta saját teszteredményeként érdemes kezelni őket.

Az Axios szerint a fejlesztés a Meta hosszabb távú, személyes digitális ügynökökre épülő stratégiájába is illeszkedik. Alexandr Wang, a Meta mesterséges intelligenciáért felelős vezetője szerint az új modell olyan rendszerek alapjául szolgálhat, amelyek egyre hosszabb ideig képesek a felhasználó nevében feladatokat végezni.

Van azonban egy fontos korlátozás. A Meta legerősebb, „max reasoning” néven említett következtetési módja a megjelenéskor még nem vált általánosan hozzáférhetővé. A vállalat további biztonsági teszteket végez, ezért az élesben használható változat teljesítményét nem szabad automatikusan azonosnak tekinteni a legerősebb bemutatott eredményekkel.

A Muse Spark 1.3 legérdekesebb újítása így nem egyszerűen az, hogy újabb modell érkezett a generatív mesterséges intelligencia piacára. A Meta azt próbálja megoldani, hogy a rendszer hosszabb időn keresztül következetesen dolgozzon, eszközöket használjon, korrigálja saját terveit és felismerje, mikor kell bevonnia az embert. Ez már jóval közelebb áll egy digitális munkatárshoz, mint egy hagyományos kérdés-válasz chatbothoz.

Olvasd el ezt is: Új szintre lép az OpenAI generatív mesterséges intelligenciája az Astra modellel

Források: Meta AI Research, Axios, VentureBeat

CS.SZ.

MI - KKV

Bemutatta eddigi legnagyobb és legerősebb modelljét a francia Mistral AI. A Mistral Large 4 több mint ezermilliárd paraméteres multimodális generatív mesterséges intelligencia, …

Már egy teljes webáruház kialakításában is segíthet a mesterséges intelligencia. A Shopify új Canvas felületén a kereskedők természetes nyelven adhatnak utasításokat a …

Kisvállalkozásokra is kiterjeszti Muse ügynökét a Meta. Már nemcsak válaszokat adhat, konkrét üzleti feladatokat is elvégezhet a mesterséges intelligencia a KKV-k helyett. …

Ahogy a reggeli fuvallatok egyre hűvösebbé válnak, a táskánk megszokott tartalmát érdemes felváltanunk olyan gondosan összeállított apróságoknak, amely felkészítenek a váratlan helyzetekre. …

Már meglévő CT-felvételek alapján is segíthet felismerni a csontritkulást egy új mesterséges intelligencia-alapú szoftver. A technológia akár olyan vizsgálatokból is képes lehet …