Microsoft의 Fara-7B는 GPT-4o와 경쟁할 수 있는 컴퓨터용 AI 에이전트로 PC에서 직접 작동합니다 완벽가이드
Microsoft의 Fara-7B는 GPT-4o와 경쟁할 수 있는 컴퓨터용 AI 에이전트로 PC에서 직접 작동합니다
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Microsoft는 사용자 장치에서 직접 복잡한 작업을 수행할 수 있는 CUA(컴퓨터 사용 에이전트) 역할을 하도록 설계된 새로운 70억 매개변수 모델인 Fara-7B를 출시했습니다. Fara-7B는 대규모 클라우드 의존 모델에 의존하지 않고 대기 시간이 짧고 개인 정보 보호가 강화된 소형 시스템에서 실행될 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 방법을 제공하여 규모에 맞는 새로운 최첨단 결과를 제시합니다. 모델은 실험적 릴리스이지만 아키텍처는 기업 채택의 주요 장벽인 데이터 보안을 해결합니다. Fara-7B는 로컬로 실행할 수
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Microsoft는 사용자 장치에서 직접 복잡한 작업을 수행할 수 있는 CUA(컴퓨터 사용 에이전트) 역할을 하도록 설계된 새로운 70억 매개변수 모델인 Fara-7B를 출시했습니다. Fara-7B는 대규모 클라우드 의존 모델에 의존하지 않고 대기 시간이 짧고 개인 정보 보호가 강화된 소형 시스템에서 실행될 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 방법을 제공하여 규모에 맞는 새로운 최첨단 결과를 제시합니다. 모델은 실험적 릴리스이지만 아키텍처는 기업 채택의 주요 장벽인 데이터 보안을 해결합니다. Fara-7B는 로컬로 실행할 수 있을 만큼 작기 때문에 사용자는 해당 정보가 장치 외부로 나가지 않고도 내부 계정 관리 또는 민감한 회사 데이터 처리와 같은 민감한 작업 흐름을 자동화할 수 있습니다. Fara-7B가 web을 보는 방법Fara-7B는 인간이 사용하는 것과 동일한 도구인 마우스와 키보드를 사용하여 사용자 인터페이스를 탐색하도록 설계되었습니다. 이 모델은 스크린샷을 통해 웹 페이지를 시각적으로 인식하고 클릭, 입력, 스크롤과 같은 작업의 특정 좌표를 예측하는 방식으로 작동합니다. 결정적으로 Fara-7B는 브라우저가 화면 판독기에 웹 페이지를 설명하는 데 사용하는 기본 코드 구조인 “접근성 트리”에 의존하지 않습니다
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. 대신 픽셀 수준의 시각적 데이터에만 의존합니다. 이 접근 방식을 사용하면 기본 코드가 난독화되거나 복잡한 경우에도 에이전트가 웹 사이트와 상호 작용할 수 있습니다. Microsoft Research의 선임 PM 책임자인 Yash Lara에 따르면, 자동화에 필요한 스크린샷과 추론이 사용자 장치에 남아 있기 때문에 장치에서 모든 시각적 입력을 처리하면 진정한 “픽셀 주권”이 생성됩니다. “이 접근 방식은 조직이 HIPAA 및 GLBA를 비롯한 규제 부문의 엄격한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.”라고 그는 VentureBeat에 서면 의견을 통해 말했습니다. 벤치마킹 테스트에서 이 시각적 우선 접근 방식은 강력한 결과를 얻었습니다.
정리
웹 에이전트의 표준 벤치마크인 WebVoyager에서 Fara-7B는 73.5%의 작업 성공률을 달성했습니다. 이는 컴퓨터 사용 에이전트로 작동하라는 메시지가 표시될 때 GPT-4o(65.1%) 및 기본 UI-TARS-1.5-7B 모델(66.4%)을 포함하여 더 크고 리소스 집약적인 시스템보다 성능이 뛰어납니다. 효율성은 또 다른 주요 차별화 요소입니다. 비교 테스트에서 Fara-7B는 UI-TARS-1.5-7B 모델의 약 41단계에 비해 평균 약 16단계로 작업을 완료했습니다. 위험 처리그러나 자율 에이전트로의 전환에는 위험이 없는 것은 아닙니다. Microsoft는 Fara-7B가 잠재적인 환각, 복잡한 지시를 따르는 실수 등 다른 AI 모델에 공통적인 제한 사항을 공유한다고 지적합니다.
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