AI热榜 整理 | 华卫 在 AI 负责人 Alexandr Wang 领导下推出首款人工智能模型三个月后，Meta 再次推出一次重大升级，试图在 AI 市场的关键领域与 OpenAI 和 Anthropic 展开竞争。
近日，Meta 正式发布了新版 Muse Spark，这是一款面向智能体编程（agentic coding）的多模态 AI 模型，目标是与 OpenAI 和 Anthropic 等公司的同类产品展开竞争。
Wang 在接受采访时表示，Muse Spark 1.1 是“目前在智能体任务和编程领域能力最强的模型”。
过去几年里，Meta 已经陆续推出了多款基础 AI 模型。
而此次 Muse Spark 的发布显然足够重要，甚至促使 CEO Mark Zuckerberg 时隔三年首次在 X 平台发帖。
上一次 Zuckerberg 发帖是在 2023 年 7 月，当时该平台刚从 Twitter 更名为 X。
他在此次帖子中称，Spark 是“一款价格极低但能力强大的智能体和编程模型”，并指出该模型“最擅长智能体性能、工具调用以及计算机操作”。
Zuckerberg 还透露，“很快还会有更多内容发布”，暗示 Meta 计划继续推出更多模型。
三个月性能显著飞跃，“智能体任务表现超过竞争对手” Meta 向用户主打的卖点，是 Spark 处理大规模智能体任务的能力，包括修复代码漏洞、协助大型代码迁移等，这类自动化能力正是越来越多企业希望通过 AI 公司实现的方向。
作为一个为智能任务打造的多模态推理模型，Muse Spark 1.1 在工具和计算机使用、编码以及多模态理解方面取得了重大提升。
在博客中，Meta 写道：“Muse Spark 1.1 在个人智能体任务中展现出卓越性能，尤其适用于需要跨多个外部应用和服务进行规划与协调的场景。
”在多应用计算机使用流程中，Muse Spark 1.1 表现出色，通过在长时间会话中保持上下文，并在每个步骤智能选择脚本、直接界面交互和批量操作之间。
它能够在极少的人为干预下导航陌生的界面。
Wang 透露，在一些需要与各种第三方编程产品和服务进行交互的任务中，Muse Spark 1.1 的表现超过了竞争对手模型。
据其介绍，Wang 领导的 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）针对编程相关任务对 Muse Spark 1.1 进行了训练，因为这最终能够提升 AI 智能体的整体能力，使其可以像“一群人类实习生”一样自主执行多项任务。
“你必须把编程能力作为整体智能体能力的一部分来构建。
”Wang 表示。
Wang 还分享道，自己一直在“内部试用”（dog-fooding）最新版本的 Muse Spark，并对其作为个人健康提升工具的潜力感到兴奋。
例如，该模型可以帮助用户搜索网页、阅读学术论文，以及访问个人健康相关数据。
谈到自己使用 AI 辅助健康管理的实验时，Wang 表示，“这是我认为真正体现智能体系统需求的一类应用场景。
”
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接