Meta представила одразу дві AI-моделі — Muse Wonder і Muse Wonder Full. За словами розробників, раніше компанія не мала моделей із такими можливостями. Причому йдеться не лише про те, наскільки добре нейромережа відповідає на запитання. Meta хоче, щоб AI міг виконувати роботу, у якій доводиться послідовно розбиратися з кількома завданнями.
Про нові моделі розповіли 12 жовтня. Серед їхніх можливостей — робота з документами, програмування та аналіз інформації. Причому використовувати їх можна не лише для отримання порад. Наприклад, нейромережі можна дати технічне завдання на невеликий застосунок і попросити зайнятися його розробкою.
Частина можливостей уже доступна розробникам, а пізніше Muse Wonder планують додати до AI-помічника Muse.
Чим Muse Wonder відрізняється від звичайних чат-ботів
Більшість користувачів звикли працювати з нейромережами приблизно однаково: ставиш запитання, отримуєш відповідь, за потреби уточнюєш деталі.
Meta хоче, щоб AI міг брати на себе більше роботи.
Припустімо, людині потрібно розібратися з договором оренди. Замість того щоб просто переказати документ, модель може вивчити умови, виділити спірні моменти й допомогти зрозуміти, на що варто звернути увагу.
Інший приклад — розробка застосунку. Користувач описує, що йому потрібно, а AI допомагає написати код, перевірити його та виправити знайдені помилки.
Для таких завдань і створювали Muse Wonder. Модель орієнтована на багатоетапну роботу, де недостатньо однієї хорошої відповіді.
При цьому Meta випустила дві версії. Muse Wonder розрахована на широке коло завдань, а Wonder Full призначена для складнішої роботи, що потребує додаткових обчислювальних ресурсів.
AI зможе запам’ятовувати інформацію між розмовами
Одна з головних особливостей нових моделей — Active Memory.
Із пам’яттю в AI-помічників знайома проблема: повертаєшся до старого проєкту, а частину деталей доводиться пояснювати заново. Особливо якщо робота розтягнулася на кілька днів і за цей час накопичилося багато обговорень. Active Memory має допомогти з цим. Модель зможе запам’ятовувати важливу інформацію з попередніх розмов, щоб пізніше до неї повертатися.
Припустімо, ви разом із нейромережею кілька днів розробляли застосунок. Уже вирішили, які функції потрібні, як усе має виглядати та що ще залишилося доробити. Після перерви хотілося б продовжити з того самого місця, а не знову переказувати всю історію проєкту. Саме для таких ситуацій Meta й розробляє механізм пам’яті.
Ще одна функція отримала назву Active Focus. Вона потрібна для завдань, із якими не завжди виходить упоратися з першої спроби. Замість того щоб зупинятися після невдалої дії, модель зможе переглянути свій підхід і продовжити роботу.
Скажімо, нейромережа підготувала код, запустила перевірку й отримала повідомлення про помилку. Далі їй потрібно розібратися, що саме пішло не так, внести виправлення та перевірити результат ще раз. Active Focus розрахована зокрема на таку послідовну роботу, коли однієї дії недостатньо.
За потреби система уточнить деталі в користувача, а перед важливими діями запросить підтвердження.
Де вже доступні нові моделі
Muse Wonder уже можна використовувати через Meta Model API та Muse Code. Перший варіант призначений для розробників, які хочуть підключати модель до власних застосунків і сервісів.
Muse Code орієнтований на програмування та роботу з проєктами. Через нього доступна й потужніша версія Muse Wonder Full, але поки лише за підпискою.
Для Muse Wonder компанія встановила вартість API на рівні $4 за мільйон вхідних токенів і $20 за мільйон вихідних.
Звичайним користувачам нові можливості обіцяють відкрити пізніше. Meta збирається інтегрувати Muse Wonder у свого AI-помічника Muse, причому першими доступ отримають підписники.
Точних термінів ширшого запуску поки немає.
Що це означає для арбітражу та рекламного ринку
Прямого стосунку до налаштувань реклами нові моделі поки не мають. Meta не оголошувала про їхню інтеграцію в Ads Manager або зміни рекламних алгоритмів Facebook та Instagram.
Але сама технологія може зацікавити команди, які регулярно працюють із великими обсягами інформації.
Наприклад, AI-агенту можна доручити зібрати дані з кількох звітів, порівняти показники кампаній і підготувати зведення. Якщо система вміє працювати з інструментами та зберігати контекст, подібні завдання потенційно можна виконувати з меншою кількістю ручних дій.
Ще один варіант — створення невеликих внутрішніх сервісів для аналітики, обробки даних або автоматизації повсякденної роботи команди.
Щоправда, поки це можливі сценарії, а не готові рекламні функції Muse Wonder. Наскільки добре моделі впораються з такими завданнями, стане зрозуміліше після незалежних перевірок і практичного використання.
Що буде далі
Meta вже опублікувала результати тестування Muse Wonder і Wonder Full. За оцінками самої компанії, нові розробки здатні конкурувати з передовими моделями інших AI-розробників, особливо в програмуванні та завданнях, де потрібно виконувати кілька послідовних дій.
Але до подібних порівнянь варто ставитися обережно. Результати окремих тестів не завжди показують, наскільки зручною виявиться модель у повсякденній роботі.
Зараз Meta поступово розширює доступ до своїх розробок і готує їхню інтеграцію в Muse.
Для рекламодавців запуск поки нічого не змінює. А ось фахівцям, які використовують AI для аналітики, написання коду й автоматизації процесів, буде цікаво подивитися, наскільки добре нові моделі покажуть себе за межами демонстраційних тестів.
Адже одна справа — отримати від нейромережі докладну інструкцію, і зовсім інша — доручити їй завдання та забрати готовий результат.
👉🏻 Стежте за головними оновленнями ринку в Telegram-каналі «Новини Арбітражу».
Нема коментарів