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UI-TARS-7B-SFT

下一代原生GUI代理模型，能够无缝与图形用户界面交互。

UI-TARS 是由字节跳动研究团队开发的下一代原生GUI代理模型，旨在通过人类般的感知、推理和行动能力与图形用户界面进行无缝交互。该模型集成了感知、推理、定位和记忆等所有关键组件，能够在无需预定义工作流或手动规则的情况下实现端到端的任务自动化。其主要优点包括强大的多模态交互能力、高精度的视觉感知和语义理解能力，以及在多种复杂任务场景中的出色表现。该模型适用于需要自动化GUI交互的场景，如自动化测

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需求人群：

"该模型适用于需要自动化GUI交互的场景，如自动化测试、智能办公、智能客服等。对于需要处理大量GUI交互任务的企业和开发者来说，UI-TARS 可以显著提高工作效率，降低人力成本。此外，该模型也适用于需要进行多模态交互的场景，如智能驾驶、智能家居等，能够为用户提供更加自然、便捷的交互体验。"

使用场景示例：

在自动化测试场景中，UI-TARS 可以自动识别和操作界面元素，完成测试任务。

在智能办公场景中，UI-TARS 可以根据用户的指令自动操作办公软件，提高工作效率。

在智能客服场景中，UI-TARS 可以根据用户的提问自动操作相关界面，提供更加精准的解答。

产品特色：

强大的视觉感知能力，能够在多种视觉任务中取得优异表现。

高效的语义理解能力，能够准确理解自然语言指令。

精准的界面元素定位能力，能够在复杂的GUI环境中快速定位目标元素。

强大的任务自动化能力，能够实现端到端的任务自动化。

支持多种模态输入，能够同时处理图像、文本等多种类型的数据。

具备记忆能力，能够根据历史交互信息进行推理和决策。

支持多任务处理，能够在多个任务之间灵活切换。

具备良好的可扩展性，能够根据不同的需求进行定制和优化。

使用教程：

1. 准备好需要交互的GUI界面。

2. 将模型加载到支持的框架中（如Hugging Face Transformers）。

3. 输入自然语言指令或图像等模态数据。

4. 模型根据输入数据进行感知、推理和决策，生成相应的操作指令。

5. 将操作指令发送到GUI界面，完成交互任务。

6. 根据需要调整模型参数，优化交互效果。

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