Meta представила сразу две AI-модели — Muse Wonder и Muse Wonder Full. По словам разработчиков, раньше у компании не было моделей с такими возможностями. Причём речь не только о том, насколько хорошо нейросеть отвечает на вопросы. Meta хочет, чтобы AI мог выполнять работу, в которой приходится последовательно разбираться с несколькими задачами.
О новых моделях рассказали 12 октября. Среди их возможностей — работа с документами, программирование и анализ информации. Причём использовать их можно не только для получения советов. К примеру, нейросети можно дать техническое задание на небольшое приложение и попросить заняться его разработкой.
Часть возможностей уже доступна разработчикам, а позже Muse Wonder планируют добавить в AI-помощника Muse.
Чем Muse Wonder отличается от обычных чат-ботов
Большинство пользователей привыкли работать с нейросетями примерно одинаково: задаёшь вопрос, получаешь ответ, при необходимости уточняешь детали.
Meta хочет, чтобы AI мог брать на себя больше работы.
Допустим, человеку нужно разобраться с договором аренды. Вместо того чтобы просто пересказать документ, модель может изучить условия, выделить спорные моменты и помочь разобраться, на что стоит обратить внимание.
Другой пример — разработка приложения. Пользователь описывает, что ему нужно, а AI помогает написать код, проверить его и исправить найденные ошибки.
Для таких задач и создавали Muse Wonder. Модель ориентирована на многоэтапную работу, где недостаточно одного хорошего ответа.
При этом Meta выпустила две версии. Muse Wonder рассчитана на широкий круг задач, а Wonder Full предназначена для более сложной работы, требующей дополнительных вычислительных ресурсов.
AI сможет запоминать информацию между разговорами
Одна из главных особенностей новых моделей — Active Memory.
С памятью у AI-помощников знакомая проблема: возвращаешься к старому проекту, а часть деталей приходится объяснять заново. Особенно если работа растянулась на несколько дней и за это время накопилось много обсуждений. Active Memory должна помочь с этим. Модель сможет запоминать важную информацию из предыдущих разговоров, чтобы позднее к ней возвращаться.
Предположим, вы вместе с нейросетью несколько дней разрабатывали приложение. Уже решили, какие функции нужны, как всё должно выглядеть и что ещё осталось доделать. После перерыва хотелось бы продолжить с того же места, а не снова пересказывать всю историю проекта. Именно для таких ситуаций Meta и разрабатывает механизм памяти.
Ещё одна функция получила название Active Focus. Она нужна для задач, с которыми не всегда получается справиться с первой попытки. Вместо того чтобы останавливаться после неудачного действия, модель сможет пересмотреть свой подход и продолжить работу.
Скажем, нейросеть подготовила код, запустила проверку и получила сообщение об ошибке. Дальше ей нужно разобраться, что именно пошло не так, внести исправления и проверить результат ещё раз. Active Focus рассчитана в том числе на такую последовательную работу, когда одного действия недостаточно.
При необходимости система уточнит детали у пользователя, а перед важными действиями запросит подтверждение.
Где уже доступны новые модели
Muse Wonder уже можно использовать через Meta Model API и Muse Code. Первый вариант предназначен для разработчиков, которые хотят подключать модель к собственным приложениям и сервисам.
Muse Code ориентирован на программирование и работу с проектами. Через него доступна и более мощная версия Muse Wonder Full, но пока только по подписке.
Для Muse Wonder компания установила стоимость API на уровне $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных.
Обычным пользователям новые возможности обещают открыть позже. Meta собирается интегрировать Muse Wonder в своего AI-помощника Muse, причём первыми доступ получат подписчики.
Точных сроков более широкого запуска пока нет.
Что это значит для арбитража и рекламного рынка
Прямого отношения к настройкам рекламы новые модели пока не имеют. Meta не объявляла об их интеграции в Ads Manager или изменениях рекламных алгоритмов Facebook и Instagram.
Но сама технология может заинтересовать команды, которые регулярно работают с большими объёмами информации.
Например, AI-агенту можно поручить собрать данные из нескольких отчётов, сравнить показатели кампаний и подготовить сводку. Если система умеет работать с инструментами и сохранять контекст, подобные задачи потенциально можно выполнять с меньшим количеством ручных действий.
Ещё один вариант — создание небольших внутренних сервисов для аналитики, обработки данных или автоматизации повседневной работы команды.
Правда, пока это возможные сценарии, а не готовые рекламные функции Muse Wonder. Насколько хорошо модели справятся с такими задачами, станет понятнее после независимых проверок и практического использования.
Что будет дальше
Meta уже опубликовала результаты тестирования Muse Wonder и Wonder Full. По оценкам самой компании, новые разработки способны конкурировать с передовыми моделями других AI-разработчиков, особенно в программировании и задачах, где требуется выполнять несколько последовательных действий.
Но к подобным сравнениям стоит относиться осторожно. Результаты отдельных тестов не всегда показывают, насколько удобной окажется модель в повседневной работе.
Сейчас Meta постепенно расширяет доступ к своим разработкам и готовит их интеграцию в Muse.
Для рекламодателей запуск пока ничего не меняет. А вот специалистам, которые используют AI для аналитики, написания кода и автоматизации процессов, будет интересно посмотреть, насколько хорошо новые модели покажут себя за пределами демонстрационных тестов.
Ведь одно дело — получить от нейросети подробную инструкцию, и совсем другое — поручить ей задачу и забрать готовый результат.
👉🏻 Следите за главными обновлениями рынка в Telegram-канале «Новости Арбитража».
Нет комментариев.