Згідно з повідомленнями Jinse Finance, Microsoft випустила на своєму сайті відкритий вихідний код для агента, спеціально розробленого для мережевих завдань у браузерах — Magentic-UI. Magentic-UI розроблений на основі Magentic-One, який Microsoft раніше зробив відкритим вихідним кодом, і підтримує методи контролю для взаємодії людини та машини, щоб підвищити ефективність виконання завдань агентами та їхню точність. Відповідно до даних тестування GAIA, коли агент був оснащений симульованим користувачем з допоміжною інформацією, рівень виконання завдань Magentic-UI зріс з 30,3% у автономному режимі до 51,9%, а точність підвищилася на 71%. Крім того, під час виконання завдань Magentic-UI лише в 10% випадків звертається по допомогу до симульованого користувача, і в середньому кожне завдання потребує допомоги лише 1,1 разу. (Відкритий AIGC спільнота)
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
1 лайків
Нагородити
1
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Hidayat99
· 05-27 00:10
Чудово, продовжуй.. я багатий, я успішний, я виграв
Відкритий вихідний код браузера Agent від Microsoft, що дозволяє в реальному часі відстежувати та контролювати агентів
Згідно з повідомленнями Jinse Finance, Microsoft випустила на своєму сайті відкритий вихідний код для агента, спеціально розробленого для мережевих завдань у браузерах — Magentic-UI. Magentic-UI розроблений на основі Magentic-One, який Microsoft раніше зробив відкритим вихідним кодом, і підтримує методи контролю для взаємодії людини та машини, щоб підвищити ефективність виконання завдань агентами та їхню точність. Відповідно до даних тестування GAIA, коли агент був оснащений симульованим користувачем з допоміжною інформацією, рівень виконання завдань Magentic-UI зріс з 30,3% у автономному режимі до 51,9%, а точність підвищилася на 71%. Крім того, під час виконання завдань Magentic-UI лише в 10% випадків звертається по допомогу до симульованого користувача, і в середньому кожне завдання потребує допомоги лише 1,1 разу. (Відкритий AIGC спільнота)