- 戳上方蓝字�?牛皮糖不吹牛*”关注我
大家好,我是牛皮糖!大家好,我是爱挖黑科技的牛皮糖!之前Manus 爆火,字节也做出他的开源工具—�?UI-TARS桌面�?�?
Agent TARS 是一款开源的多模�?AI 代理,它能够通过视觉方式解读网页,实现流畅的浏览器操作。不仅如此,它还能轻松与命令行和文件系统集成�?
**🔥 它到底牛在哪�?*
- 🤖 由视觉语言模型提供支持的自然语言控制
- 🖥�?截图和视觉识别支�?
- 🎯 精确的鼠标和键盘控制
- 💻 跨平台支持(Windows / MacOS�?
- 🔄 实时反馈和状态显�?
- 🔐 私密且安�?- 完全本地处理
UI-TARS 是下一代图形用户界面(GUI)智能代理模型,旨在以人类般的洞察力、推理和行动能力�?GUI 无缝交互�?
核心特点
1. 端到端一体化设计
�?整合了感知(视觉理解)、推理(任务规划)、接地(动作执行)和记忆(上下文学习)等关键组件于单个视�?语言模型(VLM)中,无需依赖预定义工作流或手动规则�?
2. *多模态能�?
�?基于强大的视�?语言模型(如 UI-TARS-72B),可直接处理屏幕截图(�?15 步截图序列)并生成精准操作,支持跨平台任务(Web、Android 等)�?
3. 性能优势
�?在多个基准测试中显著超越前代模型(如 OS-Atlas-7B、GPT-4o、Claude),部分任务相对改进高达 42.9%(如 GUI-Odyssey 任务)�?
�?在复杂任务(�?ScreenSpot-Pro、MM2Web)中表现突出,提升幅度达 12-22%�?
关键对比
*任务/数据�?前代 SOTA 模型UI-TARS 相对改进**ScreenSpot-Pro
UGround-V1-7B
+22.51%
MM2Web-Website
Aguvis-72B
+12.39%
AndroidControl-Low
OS-Atlas-7B
+7.16%
VisualWebBench
GPT-4o
+5.48%
应用场景
•�?跨平台自动化*:覆�?Web 导航(VisualWebBench)、Android 操作(AndroidControl)、GUI 问答(ScreenQA)等�?
•�?工业级任�?:如 ScreenSpot-Pro 的精准元素定位,改进�?22.5%�?
总结
UI-TARS 通过全集成式 VLM 设计,解决了传统模块化框架的碎片化问题,在性能、泛化性和用户体验上实现了突破,成�?GUI 交互领域的下一代标杆�?
👉 获取方式:GitHub搜“UI-TARS Desktop”,记得给开发者点个🌟支持!
(项目地址:https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop�?
*评论区互�?�?
“你最想用语音控制电脑做什么?�?
(高赞回复:“老板查岗时喊‘立即切换成工作界面’!”😂)
#效率工具 #GitHub宝藏 #语音控制 #打工人自救指�?#AI办公
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