Microsoft lançou o Fara-7B, um agente inteligente multimodal de 7 bilhões de parâmetros, projetado especificamente para cenários de uso de computador. Pode processar simultaneamente capturas de tela e texto, prever diretamente cadeias de pensamento com parâmetros e ações operacionais, construído com base no Qwen 2.5-VL, com contexto de 128k, treinado por 2,5 dias com 64 blocos H100, lançado sob licença MIT. Ele percebe entradas do navegador por meio de capturas de tela, combina raciocínio com previsão de estado histórico para determinar a próxima ação e parâmetros como coordenadas, dependendo de um grande volume de dados totalmente sintéticos. Possui capacidade de planejar e executar tarefas avançadas, além de usar alinhamento de segurança robusto após o treinamento, podendo recusar tarefas inadequadas e pausar em pontos críticos. Pode ser implantado e interagido via GitHub, vllm, fara-cli, sendo utilizado para automação de tarefas na web.

MeNews

2026-05-27 02:42:22

Geração do resumo em andamento

AIMPACT mensagem, 16 de maio (UTC+8), a Microsoft lançou o Fara-7B, seu primeiro modelo de linguagem inteligente de 7 bilhões de parâmetros projetado especificamente para cenários de uso de computador.
O modelo utiliza uma arquitetura de decodificador multimodal, capaz de receber imagens de captura de tela e contexto de texto, prevendo diretamente cadeias de pensamento parametrizadas e ações operacionais.
Construído com base no Qwen 2.5-VL (7B), suporta um comprimento de contexto de 128k, treinado por 2,5 dias em 64 GPUs H100, lançado sob licença MIT em 24 de novembro de 2025.
O Fara-7B percebe entradas do navegador por captura de tela, combinando raciocínio interno e registro de estado histórico para prever a próxima ação e seus parâmetros (como coordenadas de clique), dependendo de um grande conjunto de dados sintéticos completos para treinamento.
O modelo consegue planejar e executar tarefas avançadas (como reservar restaurantes, solicitar empregos, planejar viagens, etc.).
No que diz respeito ao alinhamento de segurança, utiliza métodos de treinamento robusto posterior, possui capacidade de reconhecimento de pontos-chave, consegue rejeitar sete categorias de tarefas que violem políticas de uso e pausa operações em pontos críticos, como entrada de informações pessoais ou finalização de compras.
Os usuários podem implantar e interagir por meio de repositórios no GitHub, vllm e a ferramenta fara-cli, sendo principalmente aplicado em tarefas automatizadas na web.
(Origem: InFoQ)

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MintConditionHuman

· 2h atrás

A corrida de automação de navegador está ficando cada vez mais competitiva, mais uma capaz após o AutoGPT

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BlocktimeBarista

· 2h atrás

Prever as coordenadas é bastante importante, antes muitos modelos tinham uma precisão impressionante na localização de elementos

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RugCheckSkeptic

· 2h atrás

Será que um modelo treinado com dados sintéticos completos vai falhar ao generalizar para páginas reais e complexas?

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QuietValidator

· 2h atrás

Aprovação do MIT License, finalmente sem precisar ver aquelas cláusulas de restrição comercial

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ColdWalletUnderTheNeonLights

· 2h atrás

Como tem sido a experiência de implantação do fara-cli? Alguém que já tentou, pode compartilhar se encontrou alguma dificuldade?

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LateBlockLarry

· 2h atrás

64 placas H100 treinando por 2,5 dias, essa eficiência é impressionante, a geração de dados sintéticos faz um grande diferencial

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Microsoft lança o primeiro modelo de agente inteligente controlado por computador com 7 bilhões de parâmetros, Fara-7B

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