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A Microsoft lançou o primeiro modelo de agente inteligente controlado por computador com 7B de parâmetros, Fara-7B
Este 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 pós-robustos, 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)