A Muse Spark 1.2 Contributor a Meta Muse Spark 1.2 következtető családjának kísérleti és prototípus-készítő kiadása. Tartsa a Contributor azonosítót külön a Standard 1.2-től és a későbbi 1.3 kiadásoktól. A gyártó családdokumentációja ügynöki munkát, szoftverasszisztenseket, multimodális következtetést, eszközhasználatot és strukturált szöveges eredményeket ír le; a Standard bemutatóiból nem állapít meg külön Contributor-teljesítménygaranciát.
Dokumentált bemenetek és kontextus
A gyártó az 1.2 verzió bemeneti modalitásaiként szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-eket sorol fel, kimenetként szöveget, 1 048 576 tokenes kontextussal. Ez a táblázat határozza meg a gyártó dokumentált modellkörét. Az eredmény lehet írásos magyarázat, strukturált megállapítás vagy javasolt kód; egy felület rendereléséhez, felvétel készítéséhez vagy más külső művelethez alkalmazáskomponens szükséges.
Prototípushoz válasszon egy meghatározott feladatot, és adja meg az eredmény ellenőrzéséhez szükséges anyagot. Képernyőkép kísérhet egy adott interakcióra vonatkozó követelményt. PDF biztosíthatja az összehasonlítandó vagy kinyerendő állításokat. Videó mutathatja a leírandó látható eseménysort, míg audiovizuális kérdésnél meg kell határozni, mely elhangzott vagy látható részlet fontos. Címkézzen minden forrást, és kérje a választ alátámasztó bizonyítékot.
Az 1.2 kiadás a család erősségeként írja le a vizuális anyagok kóddá alakítását és a diagramokról vagy jelenetekről végzett következtetést. Ezeket feladatterületként alkalmazza, ne annak állításaként, hogy e Contributor kiadás minden Standard bemutatót reprodukál. Egy gyakorlati kérés kérheti a képernyőképen látható elrendezési elemeket, egy javasolt megvalósítást és a képen nem látható viselkedéssel kapcsolatos fennmaradó kérdéseket.
Következtetés és az eredmény előkészítése
A Muse Spark következtetési útmutatója ehhez a kiadáshoz minimal, low, medium, high és xhigh erőfeszítési szinteket ad meg. A max kifejezetten a Standard 1.3-hoz tartozik, és a következtetés none értékkel történő letiltása nem támogatott. Kifejezett beállítás nélkül a modell továbbra is saját maga által meghatározott következtetési szintet használ. Egy kis adatkinyerés és egy többlépéses vizuális vagy kódolási probléma ezért eltérő erőfeszítési választást kaphat ugyanazon 1.2 Contributor azonosság megőrzésével.
A kimeneti keret a belső következtetést és a látható szöveget együtt fedi le. A nyers következtetés privát, ezért a felhasználó számára szükséges magyarázatot vagy végső anyagot kérje a mögöttes nyom elvárása helyett. A feladat válaszhosszát és mezőit ahhoz igazítsa, amit később ellenőrizni fognak.
Dokumentum-összehasonlításhoz kérje a forrásállítást, annak oldalát, az általa meghatározott feltételt és minden ellentmondást. Kódprototípushoz adja meg az elfogadott bemenetet, az elvárt eredményt és a megőrzendő interfészt. A javasolt részletet a feltételezéseitől és példabemeneteitől elkülönítve kérje. E követelmények ellenőrizhető eredményt határoznak meg befejezési kritérium nélküli, nyitott kísérlet helyett.
Eszközökkel támogatott kísérletek
A fejlesztő által meghatározott eszközhasználat modell-alkalmazás ciklust követ. Az alkalmazás leírja a függvényeket, a modell kiválaszt egy műveletet és előkészíti az argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja azt és visszaadja az eredményt. Egy lekérdezés referencia-információt adhat; egy végrehajtó eszköz megmutathatja, mi történt a javasolt kód futtatásakor. A következő válasz kérése előtt tartsa összekapcsolva az eredeti műveletet és a visszaadott eredményt.
Az 1.2 család bejelentése hangsúlyozza az eszközök használatát a vizuális bemenetek és generált anyagok alaposabb megvizsgálásához. Ez azt jelenti, hogy a környezet biztosítja az ellenőrzési vagy renderelési műveletet. Egy szöveges javaslat önmagában nem renderelt oldal vagy végrehajtott interakció. Határozza meg, mit adnak vissza az eszközök, hogy a modell a visszajelzést a tényleges követelményhez kapcsolhassa.
A strukturált kimenet megadott sémába rendezheti a kísérlet megállapításait. Határozza meg a mezőneveket, kötelező típusokat és a hiányzó értékek kezelését, megőrizve a forrásazonosítókat a kinyert információ mellett. A szintaktikailag érvényes rekord és a helyes értelmezés különböző tulajdonságok; az utóbbi ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti anyagot.
Kiadási és folytonossági korlátok
A gyártó szokásos csevegési munkafolyamata nem ad vissza külső hívók által visszajátszható privát következtetési kontextust. Kísérlet folytatásakor őrizze meg a látható előzményeket, forrástényeket és eszközeredményeket, és csak a csatlakoztatott felülethez dokumentált folytonossági mechanizmusokat használja. A Muse Spark nem támogat logaritmikus valószínűségeket, így azok nem tekinthetők egy kinyert mező beépített megbízhatósági pontszámának.
A közzétett kontextus- és modalitástáblázat ehhez a megnevezett 1.2 kiadáshoz tartozik; nem szabad rá átruházni az 1.3 max beállítását vagy hangkezelési korlátját. Az elolvasott források a kontextuson túl nem adnak meg külön maximális bemeneti vagy kimenetitoken-kapacitást. Tegye egyértelművé a prototípus célját, anyagát és ellenőrizhető szöveges eredményét, megőrizve a Contributor azonosságát és az eszközei által visszaadott tényleges eredményeket.
", "aboutText": "A Muse Spark 1.2 Contributor a Meta Muse Spark 1.2 következtető családjának kísérleti és prototípus-készítő kiadása. Tartsa a Contributor azonosítót külön a Standard 1.2-től és a későbbi 1.3 kiadásoktól. A gyártó családdokumentációja ügynöki munkát, szoftverasszisztenseket, multimodális következtetést, eszközhasználatot és strukturált szöveges eredményeket ír le; a Standard bemutatóiból nem állapít meg külön Contributor-teljesítménygaranciát.\n\nDokumentált bemenetek és kontextus\n\nA gyártó az 1.2 verzió bemeneti modalitásaiként szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-eket sorol fel, kimenetként szöveget, 1 048 576 tokenes kontextussal. Ez a táblázat határozza meg a gyártó dokumentált modellkörét. Az eredmény lehet írásos magyarázat, strukturált megállapítás vagy javasolt kód; egy felület rendereléséhez, felvétel készítéséhez vagy más külső művelethez alkalmazáskomponens szükséges.\n\nPrototípushoz válasszon egy meghatározott feladatot, és adja meg az eredmény ellenőrzéséhez szükséges anyagot. Képernyőkép kísérhet egy adott interakcióra vonatkozó követelményt. PDF biztosíthatja az összehasonlítandó vagy kinyerendő állításokat. Videó mutathatja a leírandó látható eseménysort, míg audiovizuális kérdésnél meg kell határozni, mely elhangzott vagy látható részlet fontos. Címkézzen minden forrást, és kérje a választ alátámasztó bizonyítékot.\n\nAz 1.2 kiadás a család erősségeként írja le a vizuális anyagok kóddá alakítását és a diagramokról vagy jelenetekről végzett következtetést. Ezeket feladatterületként alkalmazza, ne annak állításaként, hogy e Contributor kiadás minden Standard bemutatót reprodukál. Egy gyakorlati kérés kérheti a képernyőképen látható elrendezési elemeket, egy javasolt megvalósítást és a képen nem látható viselkedéssel kapcsolatos fennmaradó kérdéseket.\n\nKövetkeztetés és az eredmény előkészítése\n\nA Muse Spark következtetési útmutatója ehhez a kiadáshoz minimal, low, medium, high és xhigh erőfeszítési szinteket ad meg. A max kifejezetten a Standard 1.3-hoz tartozik, és a következtetés none értékkel történő letiltása nem támogatott. Kifejezett beállítás nélkül a modell továbbra is saját maga által meghatározott következtetési szintet használ. Egy kis adatkinyerés és egy többlépéses vizuális vagy kódolási probléma ezért eltérő erőfeszítési választást kaphat ugyanazon 1.2 Contributor azonosság megőrzésével.\n\nA kimeneti keret a belső következtetést és a látható szöveget együtt fedi le. A nyers következtetés privát, ezért a felhasználó számára szükséges magyarázatot vagy végső anyagot kérje a mögöttes nyom elvárása helyett. A feladat válaszhosszát és mezőit ahhoz igazítsa, amit később ellenőrizni fognak.\n\nDokumentum-összehasonlításhoz kérje a forrásállítást, annak oldalát, az általa meghatározott feltételt és minden ellentmondást. Kódprototípushoz adja meg az elfogadott bemenetet, az elvárt eredményt és a megőrzendő interfészt. A javasolt részletet a feltételezéseitől és példabemeneteitől elkülönítve kérje. E követelmények ellenőrizhető eredményt határoznak meg befejezési kritérium nélküli, nyitott kísérlet helyett.\n\nEszközökkel támogatott kísérletek\n\nA fejlesztő által meghatározott eszközhasználat modell-alkalmazás ciklust követ. Az alkalmazás leírja a függvényeket, a modell kiválaszt egy műveletet és előkészíti az argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja azt és visszaadja az eredményt. Egy lekérdezés referencia-információt adhat; egy végrehajtó eszköz megmutathatja, mi történt a javasolt kód futtatásakor. A következő válasz kérése előtt tartsa összekapcsolva az eredeti műveletet és a visszaadott eredményt.\n\nAz 1.2 család bejelentése hangsúlyozza az eszközök használatát a vizuális bemenetek és generált anyagok alaposabb megvizsgálásához. Ez azt jelenti, hogy a környezet biztosítja az ellenőrzési vagy renderelési műveletet. Egy szöveges javaslat önmagában nem renderelt oldal vagy végrehajtott interakció. Határozza meg, mit adnak vissza az eszközök, hogy a modell a visszajelzést a tényleges követelményhez kapcsolhassa.\n\nA strukturált kimenet megadott sémába rendezheti a kísérlet megállapításait. Határozza meg a mezőneveket, kötelező típusokat és a hiányzó értékek kezelését, megőrizve a forrásazonosítókat a kinyert információ mellett. A szintaktikailag érvényes rekord és a helyes értelmezés különböző tulajdonságok; az utóbbi ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti anyagot.\n\nKiadási és folytonossági korlátok\n\nA gyártó szokásos csevegési munkafolyamata nem ad vissza külső hívók által visszajátszható privát következtetési kontextust. Kísérlet folytatásakor őrizze meg a látható előzményeket, forrástényeket és eszközeredményeket, és csak a csatlakoztatott felülethez dokumentált folytonossági mechanizmusokat használja. A Muse Spark nem támogat logaritmikus valószínűségeket, így azok nem tekinthetők egy kinyert mező beépített megbízhatósági pontszámának.\n\nA közzétett kontextus- és modalitástáblázat ehhez a megnevezett 1.2 kiadáshoz tartozik; nem szabad rá átruházni az 1.3 max beállítását vagy hangkezelési korlátját. Az elolvasott források a kontextuson túl nem adnak meg külön maximális bemeneti vagy kimenetitoken-kapacitást. Tegye egyértelművé a prototípus célját, anyagát és ellenőrizhető szöveges eredményét, megőrizve a Contributor azonosságát és az eszközei által visszaadott tényleges eredményeket.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.meta/muse-spark-1.2-contributorA Muse Spark 1.2 Contributor a Meta külön névvel ellátott következtető kiadása prototípusos és kísérleti ügynöki munkafolyamatokhoz. A Meta 1 048 576 tokenes kontextust és multimodális bemenetet dokumentál szöveges kimenettel; a kiadás megőrzi saját azonosságát és következtetési szintjeit az 1.3 Standard max szintje nélkül.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Muse Spark 1.2 Contributor a Meta Muse Spark 1.2 következtető családjának kísérleti és prototípus-készítő kiadása. Tartsa a Contributor azonosítót külön a Standard 1.2-től és a későbbi 1.3 kiadásoktól. A gyártó családdokumentációja ügynöki munkát, szoftverasszisztenseket, multimodális következtetést, eszközhasználatot és strukturált szöveges eredményeket ír le; a Standard bemutatóiból nem állapít meg külön Contributor-teljesítménygaranciát.
Dokumentált bemenetek és kontextus
A gyártó az 1.2 verzió bemeneti modalitásaiként szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-eket sorol fel, kimenetként szöveget, 1 048 576 tokenes kontextussal. Ez a táblázat határozza meg a gyártó dokumentált modellkörét. Az eredmény lehet írásos magyarázat, strukturált megállapítás vagy javasolt kód; egy felület rendereléséhez, felvétel készítéséhez vagy más külső művelethez alkalmazáskomponens szükséges.
Prototípushoz válasszon egy meghatározott feladatot, és adja meg az eredmény ellenőrzéséhez szükséges anyagot. Képernyőkép kísérhet egy adott interakcióra vonatkozó követelményt. PDF biztosíthatja az összehasonlítandó vagy kinyerendő állításokat. Videó mutathatja a leírandó látható eseménysort, míg audiovizuális kérdésnél meg kell határozni, mely elhangzott vagy látható részlet fontos. Címkézzen minden forrást, és kérje a választ alátámasztó bizonyítékot.
Az 1.2 kiadás a család erősségeként írja le a vizuális anyagok kóddá alakítását és a diagramokról vagy jelenetekről végzett következtetést. Ezeket feladatterületként alkalmazza, ne annak állításaként, hogy e Contributor kiadás minden Standard bemutatót reprodukál. Egy gyakorlati kérés kérheti a képernyőképen látható elrendezési elemeket, egy javasolt megvalósítást és a képen nem látható viselkedéssel kapcsolatos fennmaradó kérdéseket.
Következtetés és az eredmény előkészítése
A Muse Spark következtetési útmutatója ehhez a kiadáshoz minimal, low, medium, high és xhigh erőfeszítési szinteket ad meg. A max kifejezetten a Standard 1.3-hoz tartozik, és a következtetés none értékkel történő letiltása nem támogatott. Kifejezett beállítás nélkül a modell továbbra is saját maga által meghatározott következtetési szintet használ. Egy kis adatkinyerés és egy többlépéses vizuális vagy kódolási probléma ezért eltérő erőfeszítési választást kaphat ugyanazon 1.2 Contributor azonosság megőrzésével.
A kimeneti keret a belső következtetést és a látható szöveget együtt fedi le. A nyers következtetés privát, ezért a felhasználó számára szükséges magyarázatot vagy végső anyagot kérje a mögöttes nyom elvárása helyett. A feladat válaszhosszát és mezőit ahhoz igazítsa, amit később ellenőrizni fognak.
Dokumentum-összehasonlításhoz kérje a forrásállítást, annak oldalát, az általa meghatározott feltételt és minden ellentmondást. Kódprototípushoz adja meg az elfogadott bemenetet, az elvárt eredményt és a megőrzendő interfészt. A javasolt részletet a feltételezéseitől és példabemeneteitől elkülönítve kérje. E követelmények ellenőrizhető eredményt határoznak meg befejezési kritérium nélküli, nyitott kísérlet helyett.
Eszközökkel támogatott kísérletek
A fejlesztő által meghatározott eszközhasználat modell-alkalmazás ciklust követ. Az alkalmazás leírja a függvényeket, a modell kiválaszt egy műveletet és előkészíti az argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja azt és visszaadja az eredményt. Egy lekérdezés referencia-információt adhat; egy végrehajtó eszköz megmutathatja, mi történt a javasolt kód futtatásakor. A következő válasz kérése előtt tartsa összekapcsolva az eredeti műveletet és a visszaadott eredményt.
Az 1.2 család bejelentése hangsúlyozza az eszközök használatát a vizuális bemenetek és generált anyagok alaposabb megvizsgálásához. Ez azt jelenti, hogy a környezet biztosítja az ellenőrzési vagy renderelési műveletet. Egy szöveges javaslat önmagában nem renderelt oldal vagy végrehajtott interakció. Határozza meg, mit adnak vissza az eszközök, hogy a modell a visszajelzést a tényleges követelményhez kapcsolhassa.
A strukturált kimenet megadott sémába rendezheti a kísérlet megállapításait. Határozza meg a mezőneveket, kötelező típusokat és a hiányzó értékek kezelését, megőrizve a forrásazonosítókat a kinyert információ mellett. A szintaktikailag érvényes rekord és a helyes értelmezés különböző tulajdonságok; az utóbbi ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti anyagot.
Kiadási és folytonossági korlátok
A gyártó szokásos csevegési munkafolyamata nem ad vissza külső hívók által visszajátszható privát következtetési kontextust. Kísérlet folytatásakor őrizze meg a látható előzményeket, forrástényeket és eszközeredményeket, és csak a csatlakoztatott felülethez dokumentált folytonossági mechanizmusokat használja. A Muse Spark nem támogat logaritmikus valószínűségeket, így azok nem tekinthetők egy kinyert mező beépített megbízhatósági pontszámának.
A közzétett kontextus- és modalitástáblázat ehhez a megnevezett 1.2 kiadáshoz tartozik; nem szabad rá átruházni az 1.3 max beállítását vagy hangkezelési korlátját. Az elolvasott források a kontextuson túl nem adnak meg külön maximális bemeneti vagy kimenetitoken-kapacitást. Tegye egyértelművé a prototípus célját, anyagát és ellenőrizhető szöveges eredményét, megőrizve a Contributor azonosságát és az eszközei által visszaadott tényleges eredményeket.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok meta/muse-spark-1.2-contributor | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0004 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0004 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
meta/muse-spark-1.2-contributorA Muse Spark 1.2 Contributor a Meta külön névvel ellátott következtető kiadása prototípusos és kísérleti ügynöki munkafolyamatokhoz. A Meta 1 048 576 tokenes kontextust és multimodális bemenetet dokumentál szöveges kimenettel; a kiadás megőrzi saját azonosságát és következtetési szintjeit az 1.3 Standard max szintje nélkül.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Muse Spark 1.2 Contributor a Meta Muse Spark 1.2 következtető családjának kísérleti és prototípus-készítő kiadása. Tartsa a Contributor azonosítót külön a Standard 1.2-től és a későbbi 1.3 kiadásoktól. A gyártó családdokumentációja ügynöki munkát, szoftverasszisztenseket, multimodális következtetést, eszközhasználatot és strukturált szöveges eredményeket ír le; a Standard bemutatóiból nem állapít meg külön Contributor-teljesítménygaranciát.
Dokumentált bemenetek és kontextus
A gyártó az 1.2 verzió bemeneti modalitásaiként szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-eket sorol fel, kimenetként szöveget, 1 048 576 tokenes kontextussal. Ez a táblázat határozza meg a gyártó dokumentált modellkörét. Az eredmény lehet írásos magyarázat, strukturált megállapítás vagy javasolt kód; egy felület rendereléséhez, felvétel készítéséhez vagy más külső művelethez alkalmazáskomponens szükséges.
Prototípushoz válasszon egy meghatározott feladatot, és adja meg az eredmény ellenőrzéséhez szükséges anyagot. Képernyőkép kísérhet egy adott interakcióra vonatkozó követelményt. PDF biztosíthatja az összehasonlítandó vagy kinyerendő állításokat. Videó mutathatja a leírandó látható eseménysort, míg audiovizuális kérdésnél meg kell határozni, mely elhangzott vagy látható részlet fontos. Címkézzen minden forrást, és kérje a választ alátámasztó bizonyítékot.
Az 1.2 kiadás a család erősségeként írja le a vizuális anyagok kóddá alakítását és a diagramokról vagy jelenetekről végzett következtetést. Ezeket feladatterületként alkalmazza, ne annak állításaként, hogy e Contributor kiadás minden Standard bemutatót reprodukál. Egy gyakorlati kérés kérheti a képernyőképen látható elrendezési elemeket, egy javasolt megvalósítást és a képen nem látható viselkedéssel kapcsolatos fennmaradó kérdéseket.
Következtetés és az eredmény előkészítése
A Muse Spark következtetési útmutatója ehhez a kiadáshoz minimal, low, medium, high és xhigh erőfeszítési szinteket ad meg. A max kifejezetten a Standard 1.3-hoz tartozik, és a következtetés none értékkel történő letiltása nem támogatott. Kifejezett beállítás nélkül a modell továbbra is saját maga által meghatározott következtetési szintet használ. Egy kis adatkinyerés és egy többlépéses vizuális vagy kódolási probléma ezért eltérő erőfeszítési választást kaphat ugyanazon 1.2 Contributor azonosság megőrzésével.
A kimeneti keret a belső következtetést és a látható szöveget együtt fedi le. A nyers következtetés privát, ezért a felhasználó számára szükséges magyarázatot vagy végső anyagot kérje a mögöttes nyom elvárása helyett. A feladat válaszhosszát és mezőit ahhoz igazítsa, amit később ellenőrizni fognak.
Dokumentum-összehasonlításhoz kérje a forrásállítást, annak oldalát, az általa meghatározott feltételt és minden ellentmondást. Kódprototípushoz adja meg az elfogadott bemenetet, az elvárt eredményt és a megőrzendő interfészt. A javasolt részletet a feltételezéseitől és példabemeneteitől elkülönítve kérje. E követelmények ellenőrizhető eredményt határoznak meg befejezési kritérium nélküli, nyitott kísérlet helyett.
Eszközökkel támogatott kísérletek
A fejlesztő által meghatározott eszközhasználat modell-alkalmazás ciklust követ. Az alkalmazás leírja a függvényeket, a modell kiválaszt egy műveletet és előkészíti az argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja azt és visszaadja az eredményt. Egy lekérdezés referencia-információt adhat; egy végrehajtó eszköz megmutathatja, mi történt a javasolt kód futtatásakor. A következő válasz kérése előtt tartsa összekapcsolva az eredeti műveletet és a visszaadott eredményt.
Az 1.2 család bejelentése hangsúlyozza az eszközök használatát a vizuális bemenetek és generált anyagok alaposabb megvizsgálásához. Ez azt jelenti, hogy a környezet biztosítja az ellenőrzési vagy renderelési műveletet. Egy szöveges javaslat önmagában nem renderelt oldal vagy végrehajtott interakció. Határozza meg, mit adnak vissza az eszközök, hogy a modell a visszajelzést a tényleges követelményhez kapcsolhassa.
A strukturált kimenet megadott sémába rendezheti a kísérlet megállapításait. Határozza meg a mezőneveket, kötelező típusokat és a hiányzó értékek kezelését, megőrizve a forrásazonosítókat a kinyert információ mellett. A szintaktikailag érvényes rekord és a helyes értelmezés különböző tulajdonságok; az utóbbi ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti anyagot.
Kiadási és folytonossági korlátok
A gyártó szokásos csevegési munkafolyamata nem ad vissza külső hívók által visszajátszható privát következtetési kontextust. Kísérlet folytatásakor őrizze meg a látható előzményeket, forrástényeket és eszközeredményeket, és csak a csatlakoztatott felülethez dokumentált folytonossági mechanizmusokat használja. A Muse Spark nem támogat logaritmikus valószínűségeket, így azok nem tekinthetők egy kinyert mező beépített megbízhatósági pontszámának.
A közzétett kontextus- és modalitástáblázat ehhez a megnevezett 1.2 kiadáshoz tartozik; nem szabad rá átruházni az 1.3 max beállítását vagy hangkezelési korlátját. Az elolvasott források a kontextuson túl nem adnak meg külön maximális bemeneti vagy kimenetitoken-kapacitást. Tegye egyértelművé a prototípus célját, anyagát és ellenőrizhető szöveges eredményét, megőrizve a Contributor azonosságát és az eszközei által visszaadott tényleges eredményeket.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok meta/muse-spark-1.2-contributor | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0004 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0004 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.