[{"data":1,"prerenderedAt":41},["ShallowReactive",2],{"blog-post-zh-HK-meta-muse-active-memory-active-focus-update":3},{"id":4,"title":5,"seo_title":6,"seo_description":7,"seo_keywords":8,"slug":13,"summary":14,"cover_url":15,"cover_alt":16,"cover_width":17,"cover_height":18,"author":19,"category":20,"tags":21,"is_pinned":24,"is_featured":25,"published_at":26,"modified_at":26,"content":27,"faq":28},"1789036800000-meta-muse-active-memory-active-focus-update","Meta Muse 更新：記住重要資料，遇到阻滯也能繼續","Meta Muse 是甚麼？主動記憶、主動專注與功能更新","了解 Meta Muse 的主動記憶與主動專注更新、官方評測數字的意思，以及 MuseWork 如何透過 Memo 和 Wiki 整理背景，減少重複交代。",[9,10,11,12],"Meta Muse 記憶","Meta Muse Active Focus","Meta Muse 更新","MuseWork Memory","meta-muse-active-memory-active-focus-update","項目背景說過一次，計劃卻一直在變。Meta Muse 的新模型希望減少重複交代資料，也讓任務遇到阻滯時有辦法繼續。","/images/meta-muse-active-memory-focus-en-v2.webp","冷藍漸變背景上，官方Meta標誌位於Active Memory和Active Focus大標題上方。",2048,1152,"MuseWork 內容團隊","AI 新聞",[22,23],"Meta Muse","MuseWork",false,true,1793923200,"Meta 於 2026 年 11 月 6 日宣布更新 Muse 和 Meta AI 背後的模型。這次推出的是以 Muse Wonder 訓練的現有模型專用版本，加入 **Active Memory（主動記憶）**和 **Active Focus（主動專注）**：前者協助運用過往對話中仍然相關的資料，後者則着重在出現意外問題時，繼續朝目標推進。\n\n這並不是宣布每個請求都直接使用 Muse Wonder。對使用者而言，實際的問題是：背景交代過、計劃修改過，AI 能否接着處理，而不用您重新說一次？\n\n## 主動記憶：記住資料，也分清哪些已經過時\n\nMeta 的說明重點，不是把所有對話都保留下來，而是辨認何時需要用到過往資料、哪些是暫時情況、哪些是較長期的要求，以及哪些內容已不再適用。\n\n假設您正在籌備產品發布。目標受眾和品牌語氣可能一直不變，但發布日期和工作範圍在檢討後改了。有用的記憶應保留受眾要求，並採用新日期，而不是把舊期限放進最新計劃。這就是主動記憶希望改善的情況。\n\n## 主動專注：遇到阻滯，仍然知道下一步怎樣做\n\nMeta 表示，Muse 的模型經過多種現實工作障礙的訓練，遇到問題時可以繼續嘗試、從失敗中恢復，或尋找另一種做法。模型亦更能應對任務進行期間的補充說明。\n\n例如發布所需的一份素材遲了交付，助手可以先以現有資料完成簡報結構，並列出缺少的素材。這比停下整項工作有用，也比自行編造內容可靠。\n\n## 怎樣理解 Meta 的評測數字？\n\n在 Meta 自有的 **Active Memory Eval** 中，新 Muse 模型能正確使用關鍵背景資料的任務比例是 **90%**，舊模型是 **76%**，增加了 **14 個百分點**。這是在量度有沒有用對重要資料，不是所有任務的完成率。\n\nMeta 亦報告，Muse 在日常任務遇到意外問題時，完成表現改善了 **67%**。公告沒有提供原本的完成率，因此不能把它寫成「成功率達到 67%」，也不是增加 67 個百分點。以上是 Meta 對 Muse 的評測；Meta AI 沒有另外公布相同指標的數字。\n\n這些評測關注 AI 怎樣運用背景資料、應對任務變化。持續推進一個項目時，這兩類問題都會反覆出現。\n\n## 用 MuseWork 記憶，繼續推進同一個項目\n\n一個項目往往持續幾星期，甚至幾個月。以產品發布為例，之前確定的受眾、評審後調整的安排，以及您慣用的進度匯報格式，都會影響下一次工作。準備本星期的進度匯報時，這些背景仍然重要，但不必每次都由頭介紹。\n\n**MuseWork Memory（記憶）**讓這些背景在持續共事中累積下來：**Memo** 記下對話及共事中的重要細節，**Wiki** 將這些記憶與您提供或授權存取的項目資料整理起來，方便回看內容和來源。之後討論時，便可以少一點重複說明，專注於本星期的進度和接下來要處理的問題。\n\n可以從手上正在推進的項目開始，**[註冊 MuseWork，體驗記憶功能](/zh-HK/chat?scene=standard)**。若準備匯報還需要用到電腦上的項目文件或瀏覽器資料，也可以**[下載 MuseWork 桌面版](/zh-HK/download)**，在您授權的範圍內請助理協助整理。\n\n## 常見問題\n\n### 主動記憶等於更大的上下文視窗嗎？\n\n不等於。上下文視窗說明一次請求可處理多少資料；主動記憶着重在情況改變後，找出並運用仍然相關的過往資料。\n\n### 今次更新是否代表所有請求都使用 Muse Wonder？\n\n不是。11 月 6 日公告說的是以 Muse Wonder 訓練現有模型的專用版本。\n\n### 記住項目，是否代表每個細節都已更新？\n\n不是。請清楚標示日期及修改，並核對助手採用了哪份文件。記住舊資料與知道它已被取代，是兩件不同的事。\n\n### MuseWork 和 Meta Muse 是同一個產品嗎？\n\n不是。兩者屬於不同公司和團隊，互無關聯；MuseWork Memory 與 Meta 的 Active Memory 亦不是同一套記憶系統。\n\n## 參考資料\n\n- Meta AI Research, [Bringing Specialized Models to Muse and Meta AI](https://research.meta.ai/blog/specialized-models-for-muse-and-metaai), 2026-11-06.",[29,32,35,38],{"question":30,"answer":31},"主動記憶等於更大的上下文視窗嗎？","不等於。上下文視窗說明一次請求可處理多少資料；主動記憶着重在情況改變後，找出並運用仍然相關的過往資料。",{"question":33,"answer":34},"今次更新是否代表所有請求都使用 Muse Wonder？","不是。11 月 6 日公告說的是以 Muse Wonder 訓練現有模型的專用版本。",{"question":36,"answer":37},"記住項目，是否代表每個細節都已更新？","不是。請清楚標示日期及修改，並核對助手採用了哪份文件。記住舊資料與知道它已被取代，是兩件不同的事。",{"question":39,"answer":40},"MuseWork 和 Meta Muse 是同一個產品嗎？","不是。兩者屬於不同公司和團隊，互無關聯；MuseWork Memory 與 Meta 的 Active Memory 亦不是同一套記憶系統。",1794387545297]