AIMPACT 消息，5 月 16 日（UTC+8），微軟推出 Fara-7B，這是其首個專為電腦使用場景設計的 7B 參數智能體小語言模型。該模型採用多模態解碼器架構，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，支援 128k 上下文長度，在 64 塊 H100 GPU 上訓練 2.5 天，並於 2025 年 11 月 24 日採用 MIT 許可證發布。Fara-7B 透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資料集。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，並在輸入個人資訊、完成購買等關鍵停止點暫停操作。用戶可透過 GitHub 倉庫、vllm 和 fara-cli 工具進行部署和互動查詢，主要應用於自動化網頁任務。（來源：InFoQ）
Microsoft 推出 Fara-7B，首款適用於電腦任務的 7B 參數代理模型
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精華摘要
區塊鏈新聞爆出：微軟推出 Fara-7B，這是其首款專為電腦任務設計的 70 億參數模型。該模型基於 Qwen 2.5-VL（7B），支援 128k 上下文，並在 64 塊 H100 GPU 上訓練了 2.5 天。模型可處理截圖與文字，預測思考鏈與操作步驟，能管理預訂與旅行規劃等任務。安全功能會在輸入個人資訊等關鍵步驟時暫停。Fara-7B 將於 2025 年 11 月 24 日以 MIT 許可證發布。加密貨幣新聞圈正關注其未來可能整合至 DeFi 與區塊鏈工具的潛力。
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