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本文要点
- 此次更新是把 Muse Wonder 训练得到的专用版本推送到现有 Muse 与 Meta AI 产品，不等于宣布所有用户、国家或账户同步获得。
- Active Memory 区分临时与长期信息，并判断先前内容是否仍然相关。Meta 用“2.4x reduction”描述改进后 Muse 模型对关键目标信息的遗忘改善；该数字应按原文的特定口径理解。
- Muse 的 Active Memory Eval 当前/此前为 90%/76%，Personal Superintelligence Index 为 47%/38%；这是不同指标，不能从中反推 2.4 倍。
- Active Focus 的 67% 是 Muse 在遇到意外问题的日常任务完成表现改善，不是普遍自纠错率或 Meta AI 成功率；国家、计划、价格与账户推送日期均未公布。
这次逐步推送的是什么
Meta 于 2026 年 11 月 6 日宣布，把 Muse Wonder 训练得到的专用模型版本逐步推送给使用 Muse 和 Meta AI 的人。这些是用于改进现有产品背后模型的专用版本；原文用的是 rolling out，因此不能写成所有账户已经收到更新。
这项公告介绍现有产品背后的模型更新，没有发布新的 API 模型 ID、端点、SDK 迁移方案或可下载权重。它也没有列出地区、计划、价格或具体账户的推送时间；这些资格与使用条件仍需另行确认。
Active Memory 判断哪些信息仍有用
Active Memory 让 Muse 和 Meta AI 记住重要内容，并在后续对话中识别先前信息何时重新相关。Meta 说模型会区分临时信息与长期信息、跨时间推理，以及辨别仍然相关的内容和已经过期的信息，从而更好地利用既有对话。
Meta 用“2.4x reduction”描述改进后 Muse 模型在帮助用户达成目标所需关键信息上的遗忘改善。所读文章未给出完整方法，不能把这个数字推广为所有任务的表现保证。
另两组 Muse 数字是 Active Memory Eval 的当前/此前 90%/76%（正确使用关键上下文的任务比例），以及 Personal Superintelligence Index 的 47%/38%。这些是不同评估结果；90%/76% 不能用于反推前述 2.4 倍口径。
Active Focus 面向遇到阻碍的任务
Active Focus 的目标是在出现意外挑战时继续朝既定目标工作。Meta 表示，模型经过多种模拟现实瓶颈的训练，可以更努力尝试、从阻碍中恢复，或替用户寻找其他办法。
Meta 报告，Muse 模型在出现意外问题的日常任务中，完成表现改善了 67%。这是对 Muse 特定任务类别的公司报告结果，不是提升 67 个百分点的通用完成率，也不是所有产品的自我纠错率或 Meta AI 的独立评测分数。
Muse 与 Meta AI 的产品描述不等于同一组分数
Meta 还说，改进后的 Muse 模型更擅长多任务处理，知道何时独立推进目标、何时与用户实时协作，也能在任务进行中更好地适应新的指示和澄清。公告没有为这些能力单独列出另一组量化成绩。
对 Meta AI，公告描述的是更好的思考伙伴与协作者：把复杂问题拆成清楚步骤、提出更有针对性的追问，并跟上用户中途改变方向。这是定性的产品描述；前文的 90%/76%、47%/38%、2.4 倍和 67% 都是针对 Muse 模型报告的结果。
按账户实际推送谨慎观察
推送公告没有列出国家、计划资格、价格或某个账户的到达日期，也没有说明眼镜上的适用情况。是否能在你使用的产品、地区和账户中获得更新，需要以实际可见的功能及后续官方说明为准。
如果相应能力在产品中出现，可用一个不含真实个人或业务资料的假设任务观察。例如要求“一份虚构项目摘要只保留三条要点，不能补充题目没有给出的事实”，稍后再要求续写。
事先把成功定义为准确沿用这条约束且不编造信息，并记录当时的产品与日期。这个小例子有助于观察自己的任务表现；它不等于复现 Meta 的评测，本次也没有实际调用模型。
资料来源
常见问题
Active Memory 会永久保存每一条对话吗？
公告没有说明保存期限、用户控制方式或每条对话都会保留。它只描述模型会判断信息是临时还是长期、是否仍相关；这不构成永久记住所有内容的承诺。
Meta 是否公布了这些评测的样本量或独立复现？
所读官方文章没有提供样本量、完整测试方法或独立复现结果。文中的 2.4 倍、90%/76%、47%/38% 和 67% 应理解为 Meta 报告的结果，而非本次独立测试。