Microsoft 发布 Fara-7B，7B 参数的多模态智能体，专为计算机使用场景设计。可同时处理截图与文本，直接预测带参数的思维链与操作动作，基于 Qwen 2.5-VL 构建，128k 上下文，64 块 H100 训练 2.5 天，MIT 许可发布。它通过截图感知浏览器输入，结合推理与历史状态预测下一步操作及坐标等参数，依赖大规模全合成数据。具备规划执行高级任务能力，并采用稳健后训练的安全对齐，能拒绝违规任务并在关键点暂停。可通过 GitHub、vllm、fara-cli 部署与交互，用于自动化网页任务。

MeNews

2026-05-27 02:42:22

Pembuatan abstrak sedang berlangsung

AIMPACT Pesan, 16 Mei (UTC+8), Microsoft meluncurkan Fara-7B, model bahasa kecil dengan parameter 7B yang dirancang khusus untuk skenario penggunaan komputer. Model ini menggunakan arsitektur dekoder multimodal, mampu menerima gambar tangkapan layar dan konteks teks, langsung memprediksi rantai pemikiran dan tindakan operasional yang berparameter. Dibangun berdasarkan Qwen 2.5-VL (7B), mendukung panjang konteks 128k, dilatih selama 2,5 hari di 64 GPU H100, dirilis dengan lisensi MIT pada 24 November 2025. Fara-7B dapat memahami input browser melalui tangkapan layar, menggabungkan inferensi internal dan catatan status sejarah untuk memprediksi langkah berikutnya dan parameter (seperti koordinat klik), pelatihan bergantung pada dataset sintetik besar secara keseluruhan. Model ini mampu merencanakan dan melaksanakan tugas tingkat tinggi (seperti memesan restoran, melamar pekerjaan, merencanakan perjalanan, dll). Dalam hal penyesuaian keamanan, menggunakan metode pelatihan pasca yang kokoh, memiliki kemampuan pengenalan titik kunci, mampu menolak tujuh jenis tugas yang melanggar kebijakan penggunaan, dan berhenti saat memasukkan informasi pribadi, menyelesaikan pembelian, dan titik berhenti penting lainnya. Pengguna dapat melakukan penyebaran dan interaksi melalui repositori GitHub, vllm, dan alat fara-cli, yang terutama digunakan untuk otomatisasi tugas web. (Sumber: InFoQ)

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

10 Suka

Hadiah
10
7
3
Bagikan

Komentar

Tambahkan komentar

BoredInBlockspace

· 16menit yang lalu

128k konteks memang cukup untuk otomatisasi web, tugas alur panjang tidak takut lupa konteks sebelumnya

Lihat AsliBalas0

MintConditionHuman

· 6jam yang lalu

Lini otomatisasi browser semakin kompetitif, setelah AutoGPT ada lagi yang bisa bersaing

Lihat AsliBalas0

BlocktimeBarista

· 7jam yang lalu

Perkiraan koordinat ini cukup penting, sebelumnya banyak model dalam penentuan posisi elemen sangat mengesankan

Lihat AsliBalas0

RugCheckSkeptic

· 7jam yang lalu

Apakah model yang dilatih menggunakan data sintetis lengkap akan mengalami kegagalan saat diterapkan pada halaman nyata yang kompleks?

Lihat AsliBalas0

QuietValidator

· 7jam yang lalu

Lisensi MIT mendapatkan pujian, akhirnya tidak perlu lagi melihat ketentuan pembatasan komersial itu

Lihat AsliBalas0

ColdWalletUnderTheNeonLights

· 7jam yang lalu

Bagaimana pengalaman deploy menggunakan fara-cli? Ada saudara yang sudah mencobanya, ceritakan apakah ada kendala atau masalah yang ditemui

Lihat AsliBalas0

LateBlockLarry

· 7jam yang lalu

64 blok H100 latihan 2,5 hari, efisiensinya cukup bagus, data sintetis berperan besar

Lihat AsliBalas0

Topik Trending
Lihat Lebih Banyak
#
StockTradingChallengeUpTo17000U
16.23M Popularitas
#
TrumpBacksCFTCAuthorityOverPredictionMarkets
820.08K Popularitas
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
49.57K Popularitas
#
GatePredictionMarketAddsSmartMoneyTracking
13.21M Popularitas
#
MicronMarketCapBreaks1Trillion
38.29K Popularitas

Disematkan

peta situs

Microsoft merilis model agen cerdas pengendalian komputer dengan 7 miliar parameter pertama, Fara-7B

Topik Trending

StockTradingChallengeUpTo17000U

TrumpBacksCFTCAuthorityOverPredictionMarkets

IsraelStrikesIranBTCPlunges

GatePredictionMarketAddsSmartMoneyTracking

MicronMarketCapBreaks1Trillion

Disematkan