Meta 旗下 siêu phòng thí nghiệm siêu trí tuệ thuộc hệ thống (Meta Superintelligence Labs) ngày 8 tháng 4 chính thức công bố mô hình AI tự nghiên cứu đầu tiên Muse Spark, định vị là bước đầu tiên hướng tới “siêu trí tuệ cá nhân”. Tin tức vừa được đưa ra đã kéo cổ phiếu Meta tăng hơn 6,5% trong một ngày, lập mức cao nhất trong gần ba tuần, đồng thời cũng chứng minh Meta không hề chậm chân trong cuộc đua AI.
Muse Spark là gì? Mô hình AI suy luận tự nghiên cứu đầu tiên của Meta ra mắt
Muse Spark là mô hình đầu tiên thuộc dòng “Muse” do Meta Superintelligence Labs (Meta Superintelligence Labs, MSL) phát triển, thuộc nhóm mô hình suy luận đa phương thức (native multi-modal reasoning), hỗ trợ gọi công cụ (tool-use), chuỗi suy nghĩ bằng tầm nhìn (visual chain of thought) và điều phối phối hợp nhiều tác nhân (multi-agent orchestration).
Phòng thí nghiệm này do người sáng lập Scale AI là Alexandr Wang dẫn dắt. Trước đó, Meta đã chi khoảng 15Bỷ USD để đầu tư vào Scale AI và chiêu mộ Wang tham gia, được xem là bước then chốt để khởi động lại chiến lược AI. Việc ra mắt Muse Spark chính là thành tựu quan trọng đầu tiên sau khi CEO Mark Zuckerberg đẩy mạnh mạnh mẽ quá trình chuyển đổi sang AI trong những năm gần đây.
Đáng chú ý, khác với việc Meta trước đây chủ lực các dòng sản phẩm nguồn mở như Llama, Muse Spark áp dụng mô hình đóng (closed) , biểu tượng cho việc Meta từ chiến lược hệ sinh thái mở chuyển sang lộ trình phát triển AI thiên về thương mại hơn. Phân tích thị trường cho rằng trong tương lai không loại trừ khả năng triển khai dịch vụ thu phí theo API hoặc theo hình thức thuê bao.
Kể từ ngày hôm nay, Muse Spark đã có thể sử dụng trên Meta AI, đồng thời cũng mở trước API cá nhân cho một số đối tác nhất định.
Hiệu năng của Muse Spark: so kè Gemini Deep Think và GPT Pro
Về đánh giá năng lực, Muse Spark thể hiện kết quả xuất sắc trong cảm nhận đa phương thức, suy luận, xử lý thông tin sức khỏe và các tác vụ theo nhiệm vụ cho tác nhân. Thông qua “chế độ Chiêm nghiệm (Contemplating)” do Meta ra mắt, nhiều tác nhân suy luận song song và phối hợp, giúp Muse Spark có thể sánh ngang với các chế độ suy luận cực hạn như Gemini Deep Think và GPT Pro trong những nhiệm vụ khó.
Muse Spark đạt 58% trong bài kiểm tra Humanity’s Last Exam, và đạt 38% trong bài kiểm tra FrontierScience Research, cho thấy năng lực có thể cạnh tranh với các mô hình hàng đầu.
Kịch bản ứng dụng: từ theo dõi sức khỏe đến trợ lý mua sắm, tích hợp toàn diện hệ sinh thái Meta
Muse Spark được định vị là “siêu trí tuệ cá nhân có thể hiểu thế giới”, nhấn mạnh sự tích hợp thị giác đa phương thức, có thể phân tích môi trường tức thời của người dùng trên nhiều lĩnh vực khác nhau; cụ thể bao gồm các ứng dụng sau.
Tương tác đa phương thức
Muse Spark có thể tạo các trò chơi web nhỏ tương tác từ hình ảnh, hoặc nhận diện vật thể và cung cấp giải thích chi tiết, ví dụ như hướng dẫn thao tác cho các thiết bị máy móc phức tạp.
Sức khỏe cá nhân
Mô hình có thể kết hợp nhận diện bằng hình ảnh và tìm kiếm công cụ để đưa ra câu trả lời về thông tin sức khỏe chính xác hơn, ví dụ như phân tích thành phần dinh dưỡng của thực phẩm hoặc chỉ rõ tình trạng hoạt động của từng nhóm cơ khi tập luyện, đồng thời đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa dựa trên các hạn chế chế độ ăn uống của từng người (như người ăn chay hoặc nhóm người có cholesterol cao).
Meta dự đoán Muse Spark sẽ lần lượt được tích hợp vào các nền tảng như Instagram, Facebook, Messenger, WhatsApp và kính thông minh, trong đó trợ lý mua sắm bằng AI được xem là ứng dụng thương mại trọng điểm. Nó sẽ hỗ trợ người dùng tìm kiếm sản phẩm, cung cấp đề xuất và hỗ trợ ra quyết định; có thể thấy mô hình kinh doanh kết hợp quảng cáo và thương mại điện tử đã dần định hình rõ nét.
Ba trục kỹ thuật: tiền huấn luyện, học tăng cường, suy luận khi kiểm thử
Meta trong bài blog chính thức đã tiết lộ các lõi kỹ thuật của Muse Spark, xây dựng xung quanh ba trục mở rộng lớn.
Tiền huấn luyện (Pretraining)
Trong chín tháng qua, Meta đã tái xây dựng stack kỹ thuật tiền huấn luyện, nâng cấp toàn diện về kiến trúc mô hình, phương pháp tối ưu và việc sắp xếp dữ liệu, qua đó cải thiện rõ rệt năng lực mô hình có thể trích xuất từ mỗi đơn vị năng lực tính toán.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
RL như một phần mở rộng của tiền huấn luyện, có thể khuếch đại mạnh mẽ năng lực của mô hình. Meta cho biết, khi năng lực tính toán của RL (được đo bằng số bước) được mở rộng, xác suất thành công của mô hình trên dữ liệu huấn luyện đều tăng trưởng theo hàm log tuyến tính, và hiệu suất đánh giá trên các bộ dữ liệu chưa từng thấy cũng được cải thiện ổn định theo cách tương tự.
Suy luận khi kiểm thử (Test-Time Reasoning)
Việc huấn luyện bằng RL khiến mô hình suy nghĩ trước khi trả lời. Meta thông qua cơ chế “nén suy nghĩ (thought compression)” và phối hợp nhiều tác nhân, từ đó giảm độ trễ hiệu quả và tăng cường khả năng suy luận.
Màn mở đầu thời đại siêu trí tuệ cá nhân, nhà đầu tư lạc quan AI giúp kéo độ gắn kết người dùng
Sau khi tin tức được công bố, giá cổ phiếu Meta hôm qua tăng 6,5% và đóng cửa ở mức 612.42 USD, lập mức cao nhất trong gần ba tuần. Điều này cho thấy nhà đầu tư nhìn chung tin tưởng vào tiềm năng áp dụng năng lực AI vào các nhiệm vụ cá nhân hằng ngày và kết hợp với các nền tảng cộng đồng.
Meta cho biết, Muse Spark đại diện cho bước then chốt trong “lộ trình mở rộng AI có thể dự đoán được và hiệu suất cao”. Trong tương lai, công ty sẽ tiếp tục phát hành các mô hình có năng lực mạnh hơn, tiến vững chắc về mục tiêu siêu trí tuệ cá nhân.
Bài viết Meta ra mắt Muse Spark: nối liền hệ sinh thái truyền thông xã hội, thành trợ lý AI riêng cho sức khỏe và mua sắm đầu tiên xuất hiện trên Liên tin tức ABMedia.
