Microsoft представляет Fara-7B, компактную модель для локального управления компьютером с помощью искусственного интеллекта

1764408705
2025-11-29 09:09:00

Краткое содержание

Новая модель Fara-7B от Microsoft — это компактная система искусственного интеллекта, созданная для управления пользовательскими интерфейсами исключительно посредством визуального ввода. Несмотря на свой небольшой размер, он стремится идти в ногу с гораздо более сложными системами, работая локально на потребительских устройствах.

Имея семь миллиардов параметров, Fara-7B достаточно легок, чтобы работать непосредственно на оборудовании. Microsoft заявляет, что такая настройка уменьшает задержку и повышает конфиденциальность, поскольку все данные остаются на устройстве.

Модель работает в непрерывном цикле, используя скриншоты интерфейса для выбора следующего действия. | Изображение: Microsoft

Делиться

Порекомендуйте нашу статью

Делиться

Основной проблемой для таких агентов, использующих компьютеры, является отсутствие полезных обучающих данных. Запись путей кликов вручную занимает чрезвычайно много времени. Microsoft решила эту проблему с помощью конвейера синтетических данных.

Объявление

Информационный бюллетень ДЕКОДЕР

Самые важные новости об искусственном интеллекте прямо на ваш почтовый ящик.

✓ Еженедельно

✓ Бесплатно

✓ Отмена в любое время

Microsoft генерирует синтетические данные обучения, позволяя многоагентной системе решать задачи, а затем проверяя результаты. | Изображение: Microsoft

Команда использовала собственную мультиагентную платформу Magentic-One для автоматического создания решений задач. Агент Orchestrator составляет пошаговые планы, а агент WebSurfer их выполняет. Затем Microsoft собрала успешные прогоны задач — примерно 145 000 траекторий с общим количеством шагов в один миллион — и превратила эти знания в меньшую модель Fara-7B.

Компания также представила новый тест WebTailBench, который охватывает типы задач, которые были недостаточно представлены в старых наборах тестов, включая сравнение цен и поиск работы.

Эффективность, бросающая вызов более крупным моделям

В тестах Microsoft модель показала хорошие результаты для своего размера. В тесте WebVoyager Fara-7B достигает 73,5 процента успеха. Команда утверждает, что это опережает модель UI-TARS-1.5-7B и даже превосходит коммерческую GPT-4o OpenAI в этом конкретном тесте. Независимая оценка Browserbase с участием рецензентов привела к 62-процентному успеху.

Read more:  Red Sox о том, почему они доминируют

Fara-7B хорошо работает в нескольких тестах и превосходит OpenAI Computer-Use-Preview в WebVoyager. | Изображение: Microsoft

Microsoft также подчеркивает эффективность модели. В среднем Fara-7B выполняет задачи примерно за 16 шагов, тогда как конкурирующие модели, такие как UI-TARS, выполняют в среднем около 41 шага. Это напрямую влияет на стоимость во время использования.

Рекомендация

Обнимающее лицо и Microsoft Литейный завод. Пользователи также могут протестировать его локально на компьютерах Copilot+ под управлением Windows 11.

Такие компании, как OpenAI, Anthropic, Google и Manus AI, уже некоторое время занимаются созданием интерфейсных агентов на базе ИИ. До сих пор многие из этих агентов справлялись с задачами медленно или полностью терпели неудачу, часто не обеспечивая реального повышения эффективности. Они также остаются уязвимыми к таким проблемам, как немедленная инъекция.

Возможный путь вперед — выйти за рамки чисто визуальных интерфейсов и вместо этого предоставить агентам поверхности взаимодействия, разработанные специально для них. Исследователи уже изучают концепции стандартизированного взаимодействия агентов, которые могут значительно повысить эффективность и безопасность компьютерных систем, управляемых искусственным интеллектом.

#Microsoft #представляет #Fara7B #компактную #модель #для #локального #управления #компьютером #помощью #искусственного #интеллекта

Продолжение темы

Leave a Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.