Meta 称 Muse Wonder Full 域外表现超 Muse Spark 趋势预期，归功更强底模
AIatMeta · x · 2026-10-13
Meta AI 用 test-time compute scaling 对比了模型在「后训练见过的任务」与「未见任务」上的表现：两者 in-distribution 提升相近，但 Muse Wonder Full 的 out-of-distribution 得分超出 Muse Spark 1.3 趋势线的预测。
官方将这一向上偏移归因于更强的基座模型——它能更有效地把后训练增益迁移到未预期的任务上。
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