ByteDance представила UI-TARS, ИИ-агента с открытым исходным кодом для управления настольными, мобильными и веб-приложениями. Он способен «рассуждать» при выполнении задач, что позволяет ему справляться со сложными запросами. UI-TARS имеет краткосрочную и долгосрочную память, адаптируется к новым ситуациям, а его размышления отображаются в отдельной вкладке.
UI-TARS демонстрирует умение находить билеты и сортировать их по цене, а также устанавливать расширения в приложения. Примеры запросов включают поиск погоды, отправку твитов и установку расширений для разработчиков. По заявлениям ByteDance, UI-TARS превосходит по производительности GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro и Qwen в тестах.
Приложение UI-TARS доступно для macOS, есть на GitHub, также планируется версия для Windows. Хотя ИИ-агент показывает впечатляющие результаты в тестах, пользователям пока необходимы более «приземленные» решения, такие как робот для чистки засоров в ванной. Потребности в таких бытовых помощниках пока остаются более насущными, чем возможности интеллектуальных агентов.
Несмотря на передовые достижения в области ИИ, повседневные задачи по-прежнему требуют традиционных решений. Разрыв между теоретическими достижениями и практическими потребностями остается значительным, и хотя UI-TARS обещает автоматизацию в работе с компьютером, бытовые проблемы остаются актуальными.
Изображение носит иллюстративный характер
UI-TARS демонстрирует умение находить билеты и сортировать их по цене, а также устанавливать расширения в приложения. Примеры запросов включают поиск погоды, отправку твитов и установку расширений для разработчиков. По заявлениям ByteDance, UI-TARS превосходит по производительности GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro и Qwen в тестах.
Приложение UI-TARS доступно для macOS, есть на GitHub, также планируется версия для Windows. Хотя ИИ-агент показывает впечатляющие результаты в тестах, пользователям пока необходимы более «приземленные» решения, такие как робот для чистки засоров в ванной. Потребности в таких бытовых помощниках пока остаются более насущными, чем возможности интеллектуальных агентов.
Несмотря на передовые достижения в области ИИ, повседневные задачи по-прежнему требуют традиционных решений. Разрыв между теоретическими достижениями и практическими потребностями остается значительным, и хотя UI-TARS обещает автоматизацию в работе с компьютером, бытовые проблемы остаются актуальными.
