Meta Muse 更新：記住重要資料，遇到阻滯也能繼續

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。

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？

主動記憶：記住資料，也分清哪些已經過時

Meta 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。

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。

主動專注：遇到阻滯，仍然知道下一步怎樣做

Meta 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。

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。

怎樣理解 Meta 的評測數字？

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。

Meta 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。

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。

用 MuseWork 記憶，繼續推進同一個項目

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。

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。

可以從手上正在推進的項目開始，註冊 MuseWork，體驗記憶功能。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，在您授權的範圍內請助理協助整理。

參考資料

• Meta AI Research, Bringing Specialized Models to Muse and Meta AI, 2026-11-06.