Mô hình
Meta ra mắt Muse Code và Muse Spark 1.2: Bước tiến mới cho lập trình viên AI
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Meta giới thiệu Muse Code và bản cập nhật Muse Spark 1.2, tập trung tối ưu hóa khả năng xử lý mã nguồn dài, gỡ lỗi phức tạp và hỗ trợ phát triển dự án quy mô lớn.
Bản dịch AI

Ngày 5 tháng 8 năm 2026 - Link Blog
Giới thiệu Muse Code và Muse Spark 1.2 (via) Thêm một minh chứng nữa cho thấy đặc điểm quan trọng nhất của bất kỳ mô hình nào hiện nay chính là khả năng gọi công cụ (tool calling) theo chuỗi dài (long-sequence) mang tính tác nhân (agentic). Meta đã phát hành tác nhân lập trình của riêng họ như một phần trong quá trình hiện thực hóa điều đó!
Muse Spark 1.2 là bản cập nhật tập trung vào lập trình cho Muse Spark 1.1, với những cải tiến về tạo mã, gỡ lỗi phức tạp, hiểu codebase và quy trình làm việc toàn diện (end-to-end) cho nhà phát triển. Trong Muse Spark 1.2, chúng tôi đã tăng đáng kể tài nguyên tính toán huấn luyện cho các tác vụ lập trình, đồng thời mở rộng sự đa dạng của môi trường huấn luyện. Mô hình này cũng duy trì thế mạnh ở các lĩnh vực quan trọng khác như tác nhân tổng quát. [...]
Chúng tôi đã đồng huấn luyện Muse Spark 1.2 với Muse Code để đảm bảo mô hình thể hiện hiệu suất và khả năng ứng dụng lập trình tốt nhất khi kết hợp với nhau. Quá trình huấn luyện bao gồm các quỹ đạo harness được lấy mẫu từ chối (rejection sampled) và tối ưu hóa công thức cho các mục tiêu, nén dữ liệu và các tác nhân phụ (subagents), bên cạnh việc tích hợp bộ công cụ Muse Code để tối đa hóa khả năng tương thích với harness. [...]
Muse Spark 1.2 đã được huấn luyện chuyên sâu trên các tác vụ lập trình dài hạn (long-horizon), bao gồm tạo toàn bộ kho lưu trữ (repository), các dự án lớn toàn diện và tự động nghiên cứu.
Đây là hình ảnh SVG một chú bồ nông đang đi xe đạp được tạo bởi Muse Spark 1.2:
Bạn có thể xem chú bồ nông của Spark 1.1 từ ngày 9 tháng 7 tại đây. Tôi nghĩ chú bồ nông phiên bản 1.2 là một sự cải tiến nhỏ nhưng đáng kể.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Simon Willison Blog. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.