与 Anthropic 昨天发布的 Claude Mythos 预览不同，Muse Spark 今天已正式向公众开放
Meta 还将通过一项名为Contemplating mode（沉思模式）的新功能，该功能将在未来逐步推出。
「沉思模式」通过协调多个并行推理的智能体来工作。这使 Muse Spark 能与像 Gemini Deep Think 和 GPT Pro 这样的顶尖模型的高级推理模式相抗衡。沉思模式在复杂任务上显著提升了表现：在“人类最后的考试”中达到 58%，在 FrontierScience Research 测评中达到 38%。
Meta 表示，Muse Spark 在多模态感知、推理、医疗健康和智能代理任务上表现出竞争力。我们会继续投入资源，弥补当前仍有不足的领域，例如长期运行的自治代理系统和编程/编码流程。
在这次发布中，Meta 展示了 Muse Spark Thinking 的基准测试成绩，显示其在对比 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 Max、Google 的 Gemini 3.1 Pro High、OpenAI 的 GPT-5.4 Xhigh 以及 xAI 的 Grok 4.2 Reasoning 等模型时表现优异。
Muse Spark 自今日起可在 Meta 的 AI 应用中使用。
#境外AI #Llama #开源模型 #Meta
全球科技、社交巨头Meta在官网，正式发布了开源大模型— Llama-3
Llama-3共有80亿、700亿两种参数，分为基础预训练和指令微调两种模型！
开源地址 / 在线体验Llama-3
来自频道：智能视界
全球科技、社交巨头Meta在官网，正式发布了开源大模型— Llama-3
Llama-3共有80亿、700亿两种参数，分为基础预训练和指令微调两种模型！
开源地址 / 在线体验Llama-3
来自频道：智能视界
GitHub
GitHub - meta-llama/llama3: The official Meta Llama 3 GitHub site
The official Meta Llama 3 GitHub site. Contribute to meta-llama/llama3 development by creating an account on GitHub.
Meta最新更新了它的代码生成人工智能模型Code Llama 70B，这是迄今为止“最大且表现最好的模型”。Code Llama工具在八月份推出，无论是研究还是商业用途都是免费的。根据Meta的AI博客上的一篇文章，Code Llama 70B能够处理比以前版本更多的查询，这意味着开发者在编程时可以给它输入更多的提示，而且它的准确性可以更高。
Code Llama 70B在HumanEval基准测试中的准确率达到了53%，表现比GPT-3.5的48.1%要好，而且接近OpenAI论文报告的GPT-4的67%的成绩。
Code Llama是基于Llama 2构建的，它能帮助开发者根据提示生成代码串，并且调试人类编写的代码。去年秋天，Meta同时推出了另外两款Code Llama工具，分别是Code Llama - Python和Code Llama - Instruct，这两款工具专注于特定的编程语言。
Code Llama70B现在有三个版本的代码生成器可以使用，而且无论是研究还是商业用途都是免费的。这个大型模型是在1TB的代码和与代码相关的数据上进行训练的。它托管在代码库Hugging Face上，Hugging Face提供了GPU资源来运行人工智能模型。
Meta表示，它们的大型模型，34B和70B，“能够带来最佳效果，并提供更好的编码帮助。”
去年，其他人工智能开发者也发布了代码生成器。亚马逊的CodeWhisperer在四月份推出，而微软则利用OpenAI的模型推出了GitHub Copilot。
