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