Muse Code 与 Muse Spark 1.2
摘要
Meta 发布了 Muse Code(一款终端编码代理)以及 Muse Spark 1.2(一款升级后的编程专注模型,改进了代码生成、调试和长时任务处理能力)。
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缓存时间: 2026/08/05 19:55
# 介绍 Muse Code 与 Muse Spark 1.2
Source: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2
我们很高兴发布 Muse Code(beta),这是一款由我们最新模型 Muse Spark 1.2 驱动的终端编程代理。这标志着我们向前沿迈出了又一步,更大、能力更强的模型已在路上。
## 在 macOS 或 Linux 上安装 Muse Code:
Muse Code 能够在大型代码仓库中处理复杂的软件工程任务:规划变更、编写代码、验证结果。它可以为每项任务协调多个持久的子代理,从而更快、更准确、更少干预地解决难题。
## Muse Code
### 异步后台代理
Muse Code 采用简单的代理循环外加一组异步后台代理来增强主代理的能力。这些专门化的后台代理在整个会话期间保持活跃,而非为单个任务临时生成,从而避免了重复的信息收集。它们会自主执行后续步骤,并自行选择何时与主代理通信。这种持久性降低了延迟,也减少了在困难的多步骤任务中进行引导的必要性。
### 运行时设计
Muse Code 使用本地事件日志,每次模型调用、工具运行、审批和编辑都会追加到日志中。这一单一事实来源使运行时可以精确重放并支持安全重启:崩溃后,代理可以从停止的位置精准恢复。这一能力使得 Muse Code 能够承担长时间运行的任务,而不会被故障打断。
### 内置技能
Muse Code 附带多项默认技能。`/plan` 将任务转化为需审批的计划,`/grill` 对该计划进行压力测试直至其站得住脚,`/goal` 则朝着指定目标成功完成而推进。
用户将一段房屋漫游视频作为 mp4 文件输入到终端中。Muse Code 解读视频,并生成一个视觉丰富的度假屋营销与预订页面。
## Muse Spark 1.2
Muse Spark 1.2 是 Muse Spark 1.1 的编码聚焦更新,在代码生成、复杂调试、代码库理解以及端到端开发者工作流方面均有改进。在 Muse Spark 1.2 中,我们大幅增加了编码任务的训练计算量,同时拓展了训练环境的多样性。该模型还在通用代理等其他关键领域保持了优势。
关于我们评估的更多细节,请参阅我们的报告(https://research.meta.ai/static/muse-spark-1-2-methodology)。
### 与 Muse Code 联合训练
我们联合训练了 Muse Spark 1.2 与 Muse Code,以确保二者搭配使用时,模型能展现出最佳性能和编码可用性。训练内容包括拒绝采样的代理框架轨迹、针对目标、压缩和子代理的策略优化,以及集成 Muse Code 工具集以最大化代理框架兼容性。
### 长时程任务
Muse Spark 1.2 在长时程编码任务上进行了大量训练,包括整仓库生成、大型端到端项目和自动研究。它利用规划来安排工作顺序,利用目标条件设定来保持方向,利用上下文压缩来保留维持进展所需的知识。
### 自我改进
我们还使用 Muse Spark 1.1 来生成具有挑战性的编码环境和指令遵循模板。随后,模型根据候选解决方案对这些要求的满足程度进行评分,从而为 Muse Spark 1.2 生成可扩展的训练数据集。这种自我改进循环帮助 Muse Spark 1.2 比其前身更精确地遵循复杂指令。
## 案例研究:内核优化
我们测试了该模型在 1000 多次工具调用(最长可达 24 小时)中迭代优化 GPU 内核的能力。借助 Muse Code 的代理式编码环境,模型能够相对于提供的基线实现,编写、编译、剖析并逐步提升内核性能。我们在 NVIDIA Hopper GPU 上对 KDA 和 MLA 内核进行了基准测试。该代理持续在提供的基线实现基础上实现显著改进。
图表比较了 Muse Spark 1.2 与其他模型在累计工具调用下相对于基线的 KDA 内核加速比。
基线是 KDA 的 FLA Triton 实现。模型被禁止直接导入诸如 FLA 之类的第三方内核库;相反,它们必须应用专门的内核优化知识,用 Triton 实现该算法,而不是包装现有实现。Muse Spark 1.2 将块并行预处理内核与顺序的块间扫描配对,将标准融合和分块与 KDA 特定优化(例如在块中点重新居中门控累积衰减)相结合。
## 可用性
Muse Spark 1.2 今天已正式上线,可在 Muse Code 和 Meta Model API 中使用,并扩展了全球访问范围。我们还有大量即将推出的内容,包括新的代理框架功能和更强大的模型。期待看到你的作品!
开始使用 Muse Code(https://dev.meta.ai/)
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