UI TARS
UI-TARS 适用于需要自动化 GUI 交互的开发者、企业和研究机构,例如在软件测试、自动化办公、网页自动化和智能客服等领域。它能够帮助用户减少手动操作,提高工作效率,并通过强大的推理和定位能力实现复杂任务的自动化执行。
总访问量: 474,564,576
占比最多地区: US(19.34%)
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简介
UI-TARS 是由字节跳动开发的一种新型 GUI 代理模型,专注于通过类似人类的感知、推理和行动能力与图形用户界面进行无缝交互。该模型将感知、推理、定位和记忆等关键组件集成到单一的视觉语言模型中,能够实现无需预定义工作流程或手动规则的端到端任务自动化。其主要优点包括强大的跨平台交互能力、多步任务执行能力以及从合成和真实数据中学习的能力,适用于多种自动化场景,如桌面、移动和网页环境。
截图
产品特色
支持桌面、移动和网页环境的统一动作框架,实现跨平台交互。
通过多步轨迹和推理训练,能够处理复杂任务。
结合大规模注释和合成数据集,提升泛化能力和鲁棒性。
具备实时交互能力,能够动态监测 GUI 并实时响应变化。
支持系统 1 和系统 2 推理,结合直觉反应和高级规划。
提供任务分解和反思功能,支持多步规划和错误纠正。
具备短期和长期记忆,用于情境感知和决策支持。
提供多种推理和定位能力评估指标,性能优于现有模型。
使用教程
1. 访问 [Hugging Face Inference Endpoints](https://huggingface.co/inference-endpoints) 或本地部署模型。
2. 使用提供的 Prompt 模板(移动或电脑场景)构建输入指令。
3. 将本地截图进行 Base64 编码,并与指令一起发送到模型接口。
4. 模型返回推理结果,包括动作摘要和具体操作。
5. 根据返回的动作指令在目标设备上执行操作。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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