上門AI教學課程內容
課程名稱：Meta Muse Wonder 專業智能模型與多模態應用實戰坊
課程時數：2小時
課程簡介：
本課程專為希望掌握最新生成式AI與自主代理技術的專業人士、技術開發者及企業團隊而設。Meta 於2026年10月推出全新的 Muse Wonder 系列模型，主打針對法律、金融、健康等高專業門檻領域的深度應用，並具備強大的長文本處理、多模態輸入（文字、圖片、影片、音訊與PDF）以及自主代理能力。本課程將帶領學員快速了解 Muse Wonder 的核心架構、效能優勢與應用場景，透過實務操作學會如何運用其 Active Memory（主動記憶）與 Active Focus（主動專注與自主修正）功能，提升日常工作效率與流程自動化水準。
學習目標：
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深入理解 Meta Muse Wonder 模型的技術特點、多模態處理能力及與同級前沿模型的差異。
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掌握 Muse Wonder 在專業工作流程（如文件分析、資料檢索與自動化任務）中的實際應用技巧。
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學會運用進階提示詞策略，激發模型的推理能力與長時間自主執行任務的潛力。
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了解如何在日常業務及API整合中部署 Muse Wonder，實現企業級的生產力升級。
課程大綱：
單元一：Meta Muse Wonder 模型總覽與核心優勢（30分鐘）
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Meta 最新 AI 發展背景與 Muse Wonder 系列定位
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Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 的功能差異與效能表現
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支援的多模態輸入格式解析（文字、圖片、影片、音訊與PDF）
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專業領域應用場景剖析（涵蓋法律、金融與健康等高門檻專業工作）
單元二：進階多模態互動與長文本處理實戰（45分鐘）
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如何上傳與處理複雜的多模態檔案（大容量PDF、影音與圖像資料）
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活用 Web Search Grounding 進行即時資訊檢索與事實查核
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Active Memory（跨對話主動記憶）機制的設定與應用
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Active Focus（主動專注、障礙排除與適時確認）在複雜任務中的運作原理
單元三：企業工作流程自動化與提示詞策略（30分鐘）
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針對專業工作（金融分析、合約審閱、研究報告）的提示詞設計框架
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如何引導 Muse Wonder 進行長時間、多步驟的自主代理任務
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實際案例演練：從資料輸入、推理分析到產出專業報告的完整工作流
單元四：Q&A 與應用諮詢（15分鐘）
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學員實務操作疑難解答
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企業導入與 API 應用成本效益評估與未來展望
