비디오 1: Magentic-UI를 통해 Fara-7B와 함께 쇼핑하는 시나리오 데모입니다. Fara-7B는 X-Box 스폰지밥 컨트롤러를 구매하라는 요청을 받습니다. Fara-7B는 이 작업을 완료하지만, 그 과정에서 모든 중요 지점에서 멈춰서 사용자의 입력과 승인을 받은 후 작업을 진행합니다.

비디오 2: Fara-7B가 온라인에서 관련 정보를 찾아 Magentic-UI를 통해 요약하는 데모입니다. Fara-7B에게 Github Microsoft/Magentic-UI에서 최신 이슈 세 가지를 찾아 요약하도록 요청했습니다.

비디오 3: Fara-7B가 다양한 도구를 사용하여 관련 정보를 찾고 Magentic-UI를 통해 분석하는 방법을 보여주는 데모입니다. Fara-7B에게 두 장소 사이의 운전 시간을 계산하고, 해당 위치 근처의 치즈 가게를 추천하도록 요청합니다. Fara-7B는 Bing 지도를 사용하여 운전 시간을 계산하고, Bing 검색을 사용하여 관련 정보를 찾습니다.

비디오 3은 용량 초과로 업로드되지 않았습니다. 링크에 들어가셔서 보셔야 합니다.

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실제 웹 작업에 최적화된 개방형, 초소형 모델을 통해 컴퓨터 사용 에이전트의 경계를 넓힙니다.

파란색에서 녹색으로 그라데이션된 배경에 흰색 선 아이콘 3개가 있습니다. 왼쪽에는 지구본 기호가 있는 컴퓨터 모니터, 중앙에 클릭 선이 있는 커서 화살표, 오른쪽에는 컴퓨터 마우스 윤곽선이 있습니다.

2024년 Microsoft는 Phi 출시를 시작으로 고객에게 소규모 언어 모델(SLM)을 도입했습니다.(새 탭에서 열림)Microsoft Foundry 의 모델(새 탭에서 열림), Phi Silica를 배치하는 것과 마찬가지로 (새 탭에서 열림) Windows 11이 설치된 Copilot+ PC에서 사용할 수 있습니다. 오늘, 컴퓨터 사용을 위해 특별히 설계된 최초 의 에이전트형 SLM인 Fara-7B 를 발표하게 되어 기쁩니다 .

텍스트 기반 응답을 생성하는 기존 채팅 모델과 달리, Fara-7B와 같은 컴퓨터 사용 에이전트(CUA) 모델은 마우스와 키보드와 같은 컴퓨터 인터페이스를 활용하여 사용자를 대신하여 작업을 수행합니다. 70억 개의 매개변수만 사용하는 Fara-7B는 동급 모델 내에서 최첨단 성능을 구현하며, 여러 개의 대형 모델을 호출하는 데 의존하는 더 크고 리소스 집약적인 에이전트 시스템과 경쟁할 수 있습니다. Fara-7B의 작은 크기 덕분에 이제 CUA 모델을 기기에서 직접 실행할 수 있습니다. 사용자 데이터는 로컬에 저장되므로 지연 시간이 단축되고 개인 정보 보호가 향상됩니다.

Fara-7B는 커뮤니티의 직접적인 탐색과 피드백을 유도하도록 설계된 실험적 릴리스입니다. 사용자는 단순한 연구 이상의 에이전트 경험을 구축하고 테스트할 수 있으며, 양식 작성, 정보 검색, 여행 예약, 계정 관리와 같은 일상적인 웹 작업을 자동화할 수 있습니다. Fara-7B는 샌드박스 환경에서 실행하고, 실행을 모니터링하며, 민감한 데이터나 고위험 도메인은 피하는 것이 좋습니다. 모델이 지속적으로 발전함에 따라 책임감 있는 사용이 필수적입니다.

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https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/

백악관은 중국 AI 커지는거에 매우 불쾌하고 있던데...

마소는 알리바바 Qwen2.5-VL 를 이용했군요 ㄷㄷ