AIMPACT 消息，5 月 16 日（UTC+8），微软推出 Fara-7B，这是其首个专为计算机使用场景设计的 7B 参数智能体小语言模型。該模型采用多模态解码器架構，能接收截圖圖像和文本上下文，直接預測帶參數的思維鏈和操作動作。基於 Qwen 2.5-VL（7B）構建，支持 128k 上下文長度，在 64 塊 H100 GPU 上訓練 2.5 天，採用 MIT 許可證於 2025 年 11 月 24 日發布。Fara-7B 通過截圖感知瀏覽器輸入，結合內部推理和歷史狀態記錄預測下一步操作及參數（如點擊座標），訓練依賴大規模全合成數據集。模型能規劃和執行高級任務（如預訂餐廳、申請工作、規劃旅行等）。在安全對齊方面，採用穩健後訓練方法，具備關鍵點識別能力，能拒絕七類違反使用政策的任務，並在輸入個人信息、完成購買等關鍵停止點暫停操作。用戶可通過 GitHub 倉庫、vllm 和 fara-cli 工具進行部署和交互查詢，主要應用於自動化網頁任務。（來源：InFoQ）

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翻倍先别急

· 05-27 04:35

fara-cli 直接上手，我等會就試試

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实干派者

· 05-26 22:35

參數才 7B，推理成本可控，中小團隊也能玩了

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倒影街角

· 05-26 19:10

7B 跑多模態 Agent，本地部署黨狂喜

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Yield Tuning Fork

· 05-26 19:03

微軟這波開源格局拉滿了，MIT 授權真香

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Oracle Skeptic

· 05-26 18:58

全合成數據訓練有點意思，數據閉環玩明白了

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烤面包的预言家

· 05-26 18:52

基於 Qwen 2.5-VL 構建，國產底座出息了

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