

Cogagent 9b 20241220
簡介 :
CogAgent-9B-20241220模型基於GLM-4V-9B雙語開源VLM基礎模型,通過數據收集和優化、多階段訓練以及策略改進,在GUI感知、推理預測準確性、動作空間完整性和任務泛化性方面取得了顯著進步。該模型支持雙語(中文和英文)交互,並能處理屏幕截圖和語言輸入。此版本已應用於ZhipuAI的GLM-PC產品中,旨在幫助研究人員和開發者推進基於視覺語言模型的GUI代理的研究和應用。
需求人群 :
目標受眾為研究人員和開發者,特別是那些專注於人工智能、自然語言處理和計算機視覺領域的專業人士。CogAgent-9B-20241220模型能夠幫助他們構建和優化基於視覺語言模型的GUI代理,推進相關技術的研究和應用。
使用場景
案例一:研究人員使用CogAgent-9B-20241220模型來開發一個能夠自動完成軟件測試的GUI代理。
案例二:開發者利用該模型創建一個能夠根據用戶指令自動執行網頁操作的自動化工具。
案例三:企業使用CogAgent-9B-20241220模型來提升其軟件產品的用戶體驗,通過自動化常見任務減少用戶的操作複雜度。
產品特色
• GUI感知:模型能夠理解和處理圖形用戶界面(GUI)相關的任務。
• 推理預測:模型能夠進行準確的推理預測,幫助執行GUI任務。
• 動作空間完整性:模型能夠理解和執行完整的動作空間,覆蓋多種GUI操作。
• 任務泛化性:模型具備良好的任務泛化能力,能夠處理多種不同的GUI任務。
• 雙語交互:模型支持中文和英文的交互,滿足不同語言用戶的需求。
• 多階段訓練:模型通過多階段訓練優化,提高了性能和準確性。
• 策略改進:模型採用了策略改進,以提高GUI任務的執行效率。
使用教程
1. 訪問GitHub頁面獲取模型運行的具體示例。
2. 根據模型輸入輸出指南格式化用戶輸入,並解釋格式化輸出。
3. 注意提示連接過程,參考GitHub上的具體代碼示例進行用戶輸入提示的連接。
4. 使用模型時,確保遵循模型許可協議。
5. 根據任務需求,構造合適的輸入命令,例如搜索、點擊、過濾等操作。
6. 運行模型並觀察輸出結果,根據輸出調整輸入命令以優化任務執行。
7. 參與社區討論,與其他用戶交流模型使用經驗和技巧。
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