

UI TARS
簡介 :
UI-TARS 是由字節跳動開發的一種新型 GUI 代理模型,專注於通過類似人類的感知、推理和行動能力與圖形用戶界面進行無縫交互。該模型將感知、推理、定位和記憶等關鍵組件集成到單一的視覺語言模型中,能夠實現無需預定義工作流程或手動規則的端到端任務自動化。其主要優點包括強大的跨平臺交互能力、多步任務執行能力以及從合成和真實數據中學習的能力,適用於多種自動化場景,如桌面、移動和網頁環境。
需求人群 :
UI-TARS 適用於需要自動化 GUI 交互的開發者、企業和研究機構,例如在軟件測試、自動化辦公、網頁自動化和智能客服等領域。它能夠幫助用戶減少手動操作,提高工作效率,並通過強大的推理和定位能力實現複雜任務的自動化執行。
使用場景
在軟件測試中,UI-TARS 可以自動檢測和修復 GUI 中的問題。
在自動化辦公場景中,UI-TARS 可以自動完成文檔處理、數據輸入等任務。
在網頁自動化中,UI-TARS 可以自動完成網頁瀏覽、表單填寫和信息提取等操作。
產品特色
支持桌面、移動和網頁環境的統一動作框架,實現跨平臺交互。
通過多步軌跡和推理訓練,能夠處理複雜任務。
結合大規模註釋和合成數據集,提升泛化能力和魯棒性。
具備即時交互能力,能夠動態監測 GUI 並即時響應變化。
支持系統 1 和系統 2 推理,結合直覺反應和高級規劃。
提供任務分解和反思功能,支持多步規劃和錯誤糾正。
具備短期和長期記憶,用於情境感知和決策支持。
提供多種推理和定位能力評估指標,性能優於現有模型。
使用教程
1. 訪問 [Hugging Face Inference Endpoints](https://huggingface.co/inference-endpoints) 或本地部署模型。
2. 使用提供的 Prompt 模板(移動或電腦場景)構建輸入指令。
3. 將本地截圖進行 Base64 編碼,並與指令一起發送到模型接口。
4. 模型返回推理結果,包括動作摘要和具體操作。
5. 根據返回的動作指令在目標設備上執行操作。
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