[{"data":1,"prerenderedAt":41},["ShallowReactive",2],{"blog-post-zh-TW-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 更新了什麼？主動記憶與主動專注一次看懂","Meta Muse 是什麼？主動記憶、主動專注與功能更新","了解 Meta Muse 主動記憶與主動專注的差別、官方評測數字的意義，以及 MuseWork 如何透過 Memo 和 Wiki 整理背景，接續處理工作。",[9,10,11,12],"Meta Muse 主動記憶","Meta Muse 主動專注","Meta Muse 更新","MuseWork Memory","meta-muse-active-memory-active-focus-update","AI 不只要記得背景，也要知道哪些資訊已經改變。Meta Muse 這次更新，聚焦在延續對話脈絡與克服任務中的障礙。","/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 在 2026 年 11 月 6 日宣布，將以 Muse Wonder 訓練的現有模型專用版本，導入 Muse 與 Meta AI。這次更新帶來 **Active Memory（主動記憶）**和 **Active Focus（主動專注）**：一項幫助助手運用先前對話中仍然相關的資訊，另一項讓任務遇到意外問題時，仍能持續朝目標前進。\n\n這不是讓每個請求都直接使用 Muse Wonder。從使用者角度來看，真正重要的是：同一個專案談過幾次、需求也改過，AI 能不能接續處理，而不必每次重講背景？\n\n## 主動記憶：找回有用的脈絡，也辨識過時資訊\n\nMeta 對主動記憶的說明，強調辨識過去的資訊何時與當下有關、區分暫時資訊與長期資訊，以及判斷哪些內容已經不再適用。\n\n假設您正在準備產品發布。目標受眾與品牌語氣可能維持不變，但發布日期與交付範圍在評審後調整了。理想的記憶應保留受眾要求，並採用新的日期，而不是把舊時程混進最新計畫。這是「記得」之外，更需要處理的一件事。\n\n## 主動專注：遇到障礙後，調整做法而不是重來\n\nMeta 表示，模型接受了多種真實情境中的障礙訓練，讓 Muse 能繼續嘗試、從失敗中恢復，或尋找替代路徑。公告也提到模型更能應對任務執行過程中的補充指示。\n\n例如產品發布的一份重要素材延後交付，合理的做法可能是先用現有資料完成報告架構，標出缺少的內容，再請您補充。這比整個任務停住更有幫助，也不需要憑空編造替代素材。\n\n## 90% 與 67%，到底代表什麼？\n\n在 Meta 自有的 **Active Memory Eval** 中，新 Muse 模型正確使用關鍵脈絡的任務比例是 **90%**，前一模型是 **76%**，提升 **14 個百分點**。這是記憶相關的評測指標，不是所有類型任務的完成率。\n\nMeta 另外報告，在遇到意外問題的日常 Muse 任務中，完成表現改善了 **67%**。公告沒有提供原本的完成率，因此不能解讀成最終成功率達到 67%，也不能說增加了 67 個百分點。這些是 Meta 對 Muse 的評測結果；公告沒有列出 Meta AI 的獨立數字。\n\n這些評測關注 AI 如何運用背景資訊、應對任務變化。持續推進一個專案時，這兩類問題都會反覆出現。\n\n## 用 MuseWork 記憶，持續推進同一個專案\n\n一個專案往往持續幾週，甚至幾個月。以產品發布為例，先前確定的目標受眾、審查後調整的安排，以及您慣用的進度報告格式，都會影響下一次工作。準備本週進度報告時，這些背景仍然重要，但不必每次都從頭介紹。\n\n**MuseWork Memory（記憶）**讓這些背景在持續合作中累積下來：**Memo** 記下對話與合作中的重要細節，**Wiki** 將這些記憶與您提供或授權存取的專案資料整理起來，方便回顧內容與來源。後續討論便能少一些重複說明，把重點放在本週進度和接下來需要處理的問題上。\n\n可以從正在進行的專案開始，**[註冊 MuseWork，體驗記憶功能](/zh-TW/chat?scene=standard)**。如果準備報告還需要用到電腦上的專案文件或瀏覽器資料，也可以**[下載 MuseWork 桌面版](/zh-TW/download)**，在您授權的範圍內請助理協助整理。\n\n## 常見問題\n\n### 主動記憶就是更大的上下文視窗嗎？\n\n不是。上下文視窗描述單次請求能處理的資訊量；主動記憶關注的是，情況改變後，能否找出並使用仍然相關的過去資訊。\n\n### 這次更新代表所有請求都使用 Muse Wonder 嗎？\n\n不是。11 月 6 日的公告描述的是以 Muse Wonder 訓練的現有模型專用版本。\n\n### AI 記住專案，就代表所有細節都是最新的嗎？\n\n不代表。請清楚標示日期與變更，並確認助手採用的資料來源。記住舊資訊，和知道它已經被取代，是不同的能力。\n\n### MuseWork 和 Meta Muse 是同一個產品嗎？\n\n不是。兩者屬於不同公司與團隊，互無關聯；MuseWork Memory 與 Meta 的 Active Memory 也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},"主動記憶就是更大的上下文視窗嗎？","不是。上下文視窗描述單次請求能處理的資訊量；主動記憶關注的是，情況改變後，能否找出並使用仍然相關的過去資訊。",{"question":33,"answer":34},"這次更新代表所有請求都使用 Muse Wonder 嗎？","不是。11 月 6 日的公告描述的是以 Muse Wonder 訓練的現有模型專用版本。",{"question":36,"answer":37},"AI 記住專案，就代表所有細節都是最新的嗎？","不代表。請清楚標示日期與變更，並確認助手採用的資料來源。記住舊資訊，和知道它已經被取代，是不同的能力。",{"question":39,"answer":40},"MuseWork 和 Meta Muse 是同一個產品嗎？","不是。兩者屬於不同公司與團隊，互無關聯；MuseWork Memory 與 Meta 的 Active Memory 也不是同一套記憶系統。",1794387545276]