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UI-TARS

一个开源的多模态代理模型,基于强大的视觉语言模型,能够有效执行虚拟世界中的多样化任务。具备 GUI、游戏、代码和工具使用等增强能力,能够无缝集成多种能力以完成复杂任务。

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UI-TARS(UI-TARS)是一个由字节跳动(ByteDance)开发的开源多模态智能体模型,旨在实现自动化GUI交互和复杂任务处理。其核心目标是通过结合视觉语言模型与强化学习,提升在图形界面(GUI)、游戏、代码使用和工具操作等任务中的表现。UI-TARS不仅具备强大的推理能力,还支持多种任务场景的自动化处理,例如桌面操作、移动设备操作、游戏交互等。

UI-TARS插图

主要特点与功能

  • 开源与部署:UI-TARS 提供开源模型(如 UI-TARS-1.5-7B),支持通过 Hugging Face 和 GitHub 部署。
  • 模型能力:支持桌面操作(鼠标点击、拖拽、键盘输入)、移动设备操作(长按、打开应用等)以及轻量级任务输出。
  • 推理与推理能力:通过强化学习增强推理能力,提升性能和适应性。
  • 评估与基准:在多个基准测试中表现优异,如 Windows Agent Arena、WebVoyager、Android World 等。
  • 局限性:存在滥用风险、计算资源需求高、可能产生幻觉、模型规模限制等。

版本与更新

  • UI-TARS-1.5:当前主要版本,具备增强的 GUI、游戏和工具使用能力。
  • UI-TARS-2:重大升级版本,集成更多能力,支持更复杂的任务。
  • UI-TARS-1.5-7B:开源模型,可在 Hugging Face 上获取。

使用与部署

  • 部署方式:支持本地部署、Hugging Face 端点部署。
  • 代码示例:提供 Python 示例代码,用于解析模型输出并生成操作代码。
  • 坐标处理:提供坐标处理指南和可视化工具。

UI-TARS 是一个强大的多模态代理模型,适用于 GUI 交互、游戏、自动化任务等场景,具备开源、可部署、可扩展的特点,适合研究和实际应用。

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