Meta Muse 更新了什麼？主動記憶與主動專注一次看懂

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。

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？

主動記憶：找回有用的脈絡，也辨識過時資訊

Meta 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。

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。

主動專注：遇到障礙後，調整做法而不是重來

Meta 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。

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。

90% 與 67%，到底代表什麼？

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。

Meta 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。

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。

用 MuseWork 記憶，持續推進同一個專案

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。

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。

可以從正在進行的專案開始，註冊 MuseWork，體驗記憶功能。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，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.