AI 工具集

Category: AI项目和框架

  • Documind – 开源AI文档处理工具，将PDF转换为图像提取结构化数据

    Documind是什么

    Documind是开源的AI文档处理工具，能从PDF文档中提取结构化数据。Documind具备将PDF转换为图像、用OpenAI API进行信息提取，根据用户定义的模式格式化输出结果的功能。Documind支持在本地或云端灵活部署，适用于多种文档格式的数据处理。用户基于定义提取模式指定所需信息，Documind据此从文档中提取相应的数据。

    Documind

    Documind的主要功能

    • PDF到图像的转换：将PDF文件转换为图像，进行更详细的AI处理。
    • 信息提取：用OpenAI的API，识别和提取PDF中的文本信息。
    • 自定义提取模式：用户定义特定的提取模式（schema），指定从文档中提取哪些信息。
    • 结果格式化：根据用户定义的模式，将提取的数据格式化为结构化格式。
    • 灵活部署：支持在本地或云环境中部署，适应不同的使用场景。

    Documind的技术原理

    • 光学字符识别（OCR）：用OCR技术将PDF中的图像或扫描文档转换为机器可读的文本。
    • 自然语言处理（NLP）：用NLP技术，理解和分析文本内容，识别关键信息。
    • 机器学习：机器学习模型，识别文档中的模式和结构，提高信息提取的准确性。
    • API集成：集成OpenAI等第三方API，用先进的AI技术增强信息提取和处理能力。

    Documind的项目地址

    Documind的应用场景

    • 财务审计：从财务报表、发票、银行对账单等PDF文件中自动提取数据，便于会计和审计工作。
    • 法律文档处理：提取合同、法律文件中的条款和关键信息，支持法律研究和合规性检查。
    • 医疗记录管理：从医疗报告、病例记录等PDF文档中提取患者信息，提高医疗记录的数字化和分析效率。
    • 保险索赔处理：自动从保险索赔文件中提取关键信息，加快索赔处理流程。
    • 客户关系管理（CRM）：从客户通信记录、销售合同等文档中提取客户数据，丰富CRM系统。

  • FitDiT – 腾讯联合复旦推出的高保真虚拟试穿技术

    FitDiT是什么

    FitDiT是高保真虚拟试穿技术，是腾讯和复旦大学联合推出的。基于Diffusion Transformers（DiT）关注高分辨率特征，提升服装细节的呈现。FitDiT用服装纹理提取器和服装先验演化技术，增强对服装纹理如条纹、图案和文字的捕捉能力。用扩张-松弛掩码策略，优化服装尺寸适配问题。FitDiT在定性和定量评估中表现优异，能快速生成具有真实感和复杂细节的试穿图像，推理速度快，为虚拟试穿领域带来突破。

    FitDiT

    FitDiT的主要功能

    • 高保真虚拟试穿：生成逼真的试穿图像，让用户在不同场景下看到自己穿上特定服装的效果。
    • 纹理感知保持：基于服装纹理提取器和服装先验演化，精确捕捉和再现服装上的复杂纹理，如条纹、图案和文字。
    • 尺寸感知拟合：用扩张-松弛掩码策略，适应不同服装的长度和形状，防止在跨类别试穿时服装形状信息的泄露，实现更准确的服装拟合。
    • 快速推理：在保持高保真试穿效果的同时，优化DiT结构，让单张1024×768图像的推理时间仅为4.57秒，提高试穿过程的效率。

    FitDiT的技术原理

    • Diffusion Transformers (DiT)：FitDiT基于DiT架构，基于分配更多的参数和注意力给高分辨率特征，增强对服装细节的处理能力。
    • 服装纹理提取器：引入专门的服装纹理提取器，基于服装先验演化微调服装特征，更好地捕捉服装的丰富细节。
    • 频域学习：基于定制的频率距离损失函数，增强高频服装细节，提升服装纹理和细节的保真度。
    • 扩张-松弛掩码策略：为解决尺寸感知拟合问题，采用扩张-松弛掩码策略，适应服装的正确长度，防止在跨类别试穿时生成覆盖整个掩码区域的服装，提高试穿的准确性。
    • 结构瘦身：对DiT结构进行优化，移除对虚拟试穿影响较小的文本编码器，减少模型的参数量，提高模型训练和推理的速度。
    • 混合注意力机制：在DenoisingDiT中用混合注意力机制，将从GarmentDiT提取的服装特征注入到去噪过程中，实现高分辨率特征的融合。

    FitDiT的项目地址

    FitDiT的应用场景

    • 电子商务平台：服装零售网站，让消费者在线上购物时看到自己穿上不同服装的效果，提升购物体验和满意度。
    • 时尚行业：设计师展示设计作品，让顾客在购买前预览服装的实际穿着效果，增加设计的吸引力。
    • 个性化定制：服装定制服务为客户提供个性化的试穿体验，确保定制服装的尺寸和样式完全符合顾客的需求。
    • 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：在AR和VR应用中，提供更加真实的试穿体验，用户在虚拟环境中试穿服装，为虚拟形象装扮。
    • 社交媒体：社交媒体平台，让用户在分享照片或视频时能够试穿不同的服装风格，增加互动性和娱乐性。

  • RAG-Diffusion – 南京大学推出的区域感知文本到图像生成方法

    RAG-Diffusion是什么

    RAG-Diffusion是南京大学团队推出的区域感知文本到图像生成方法。基于区域硬绑定和区域软细化两个阶段，实现对图像中各个区域的精确控制和细节优化。RAG-Diffusion支持图像重绘功能，用户在保持其他区域不变的情况下修改特定区域，无需额外的内绘模型。RAG-Diffusion在属性绑定和对象关系方面展现出优于其他免微调方法的性能。

    RAG-Diffusion

    RAG-Diffusion的主要功能

    • 区域硬绑定（Regional Hard Binding）：确保区域提示被准确执行，基于独立处理每个区域，将局部区域潜在表示绑定到全局潜在空间。
    • 区域软细化（Regional Soft Refinement）：增强相邻区域之间的和谐性，在交叉注意力层中实现区域局部条件与全局图像潜在的交互。
    • 图像重绘（Image Repainting）：用户在保持其他区域不变的情况下，重新初始化特定区域的噪声，实现区域的重绘，无需依赖额外的内绘模型。
    • 免微调（Tuning-free）：适用于其他框架，作为对提示跟随特性的增强，无需额外训练或微调。

    RAG-Diffusion的技术原理

    • 多区域生成解耦：将复杂的多区域生成任务分解为两个子任务：区域硬绑定和区域软细化。
    • 区域硬绑定：在去噪过程的早期阶段，将输入提示分解为每个区域的基本描述，单独处理每个区域，将局部区域潜在表示绑定回原始图像潜在空间。
    • 区域软细化：在去噪过程的后期阶段，在交叉注意力层中实现区域局部条件与全局图像潜在的交互，增强相邻区域之间的和谐性。
    • 图像重绘：用区域硬绑定和区域软细化的控制和融合能力，支持用户在保持其他区域不变的情况下，重新初始化特定区域的噪声，实现区域的重绘。
    • 控制参数：引入参数r控制硬绑定的频率，以及参数δ控制区域软细化的强度，优化生成图像的结构和连贯性。

    RAG-Diffusion的项目地址

    RAG-Diffusion的应用场景

    • 数字艺术创作：艺术家和设计师创作复杂的艺术作品，基于精确控制图像中的各个元素和它们之间的关系，实现高度个性化和细致的构图。
    • 广告和营销：在广告设计中，生成符合特定营销主题和品牌要求的图像，例如，创建包含特定产品和场景的吸引人的广告图像。
    • 游戏开发：游戏开发者快速生成游戏环境、角色和道具的概念图，或用于游戏内资产的创建，提高开发效率。
    • 电影和娱乐产业：在电影制作中，生成场景概念图、特效预览图等，帮助导演和美术指导更好地规划拍摄和视觉效果。
    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建VR和AR应用中的环境和对象，提供更加丰富和细致的虚拟体验。

  • AnimateAnything – 浙江大学联合北航推出的统一可控视频生成技术

    AnimateAnything是什么

    AnimateAnything是浙江大学和北京航空航天大学研究者推出的统一可控视频生成技术。AnimateAnything能精确操作视频，包括控制相机轨迹、文本提示和用户动作注释。基于多尺度控制特征融合网络，该技术将控制信息转化为逐帧光流，指导视频生成。为减少大范围运动导致的闪烁，AnimateAnything提出基于频率的稳定模块。

    AnimateAnything

    AnimateAnything的主要功能

    • 精确视频操作：对视频进行精确控制，包括相机轨迹、文本提示和用户动作注释等多种条件下的视频操作。
    • 多条件控制：支持将不同的控制信号（如对象运动、相机运动）统一为光流表示，简化多信号处理的复杂性。
    • 光流引导：用光流作为运动先验指导视频生成，确保视频的连贯性和一致性。
    • 闪烁问题减少：基于频率的稳定模块减少大规模运动引起的视频闪烁问题，增强视频的时间一致性。

    AnimateAnything的技术原理

    • 多尺度控制特征融合网络：构建一个网络处理不同的控制信号，将其统一转换为逐帧的光流。这个网络处理显式控制信号（如基于箭头的运动注释）和隐式控制信号（如相机轨迹）。
    • 光流作为运动先验：将生成的光流作为运动先验，用于指导视频生成模型的行为，实现对视频生成过程的精确控制。
    • 基于频率的稳定模块：基于在频域中修改特征来增强时间一致性，减少由于大规模运动引起的视频闪烁和不稳定性。
    • 两阶段视频生成流程：
      • 第一阶段：将各种视觉控制信号转换为统一的光流表示。
      • 第二阶段：用生成的统一光流指导最终的视频生成，确保视频与参考图像和注释的语义一致性。
    • 频域特征修改：用快速傅里叶变换（FFT）和逆FFT（InvFFT）在频域中修改特征，保持视频生成过程中的特征一致性。

    AnimateAnything的项目地址

    AnimateAnything的应用场景

    • 电影和视频制作：在电影制作中，生成或修改视频片段，如动画角色的动作捕捉、特效制作和场景模拟，提高制作效率并降低成本。
    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR和AR应用中，创建更加真实和动态的虚拟环境，提供更加自然和流畅的交互体验。
    • 游戏开发：游戏开发者生成或控制游戏角色和环境的动画，提高游戏的沉浸感和可玩性。
    • 模拟和训练：在军事、航空、医疗等领域的模拟训练中，生成逼真的视频内容，用于模拟各种复杂场景，提高训练效果。
    • 教育和培训：创建教育视频和培训材料，让学习内容更加生动和易于理解。

  • Memoripy – 支持 AI 应用上下文感知的记忆管理Python库

    Memoripy是什么

    Memoripy是一个Python库，为AI应用提供上下文感知的记忆管理。Memoripy支持短期和长期记忆存储，兼容OpenAI和Ollama API。核心功能包括记忆检索、概念提取、图基关联、层次聚类及记忆衰减和强化。基于这些功能，Memoripy帮助AI系统更好地理解和响应用户交互，提升对话的连贯性和个性化体验。

    Memoripy

    Memoripy的主要功能

    • 短期和长期记忆管理：Memoripy根据使用频率和相关性将记忆分为短期和长期两种，优化信息的存储和检索。
    • 上下文检索：分析嵌入向量、概念和历史交互，Memoripy检索与当前交互最相关的过去记忆。
    • 概念提取和嵌入生成：基于OpenAI和Ollama模型，提取关键概念并生成相应的嵌入向量，便于记忆的比较和检索。
    • 图基关联：构建概念图谱，基于传播激活机制实现基于相关性的记忆检索。
    • 层次聚类：将相似的记忆根据语义相似度聚类，便于进行上下文相关的检索。
    • 记忆衰减和强化：Memoripy实现记忆的动态管理，让不常访问的记忆逐渐衰减，频繁访问的记忆得到强化。

    Memoripy的技术原理

    • 记忆存储：Memoripy用两种存储方式，内存存储和JSON文件存储，保存交互数据。
    • 嵌入技术：用自然语言处理技术，Memoripy将文本转换为嵌入向量，向量捕捉文本的语义信息，便于比较和检索。
    • 相似性检索：用余弦相似度等算法，基于嵌入向量找出与当前交互最相似的历史记忆。
    • 概念图谱：构建一个图，其中节点代表概念，边代表概念之间的关系，基于图算法实现复杂关系的检索。
    • 聚类算法：用聚类技术将相似的记忆分组，提高检索效率和相关性。

    Memoripy的项目地址

    Memoripy的应用场景

    • 聊天机器人：在客户服务和在线聊天应用中，帮助聊天机器人记住用户的历史交互，提供更加个性化和连贯的对话体验。
    • 虚拟助手：在个人助理应用中，存储用户的偏好和习惯，让虚拟助手根据用户的历史行为提供更加贴心的服务。
    • 教育软件：在教育应用中，跟踪学生的学习进度和偏好，提供定制化的学习内容和建议。
    • 推荐系统：在电商或内容推荐平台，分析用户的历史交互和偏好，提供更加精准的个性化推荐。
    • 健康监测：在健康和健身应用中，录用户的活动和健康数据，帮助用户跟踪进展并调整健康计划。

  • Perplexica – 开源AI搜索引擎，支持多种搜索模式、实时信息更新

    Perplexica是什么

    Perplexica是开源的AI驱动搜索引擎，是Perplexity AI的开源替代品。基于机器学习算法和自然语言处理技术理解用户查询，提供精确答案。Perplexica支持多种搜索模式，包括全网搜索、写作助手、学术搜索、YouTube搜索、Wolfram Alpha搜索和Reddit搜索。Perplexica支持本地大型语言模型，用API将搜索功能集成到其他应用中，集成 SearxNG 搜索技术确保获得最新的信息。

    Perplexica

    Perplexica的主要功能

    • 本地LLM支持：Perplexica支持用本地大型语言模型（LLM），如Llama3和Mixtral，提高搜索准确性。
    • 常规模式：处理用户查询、执行网络搜索。
    • 专注模式：包括多种特定类型的搜索模式，如：
      • 全网搜索模式：搜索整个网络寻找最佳结果。
      • 写作助手模式：帮助进行不需要网络搜索的写作任务。
      • 学术搜索模式：搜索学术文章和论文，适合学术研究。
    • YouTube搜索模式：根据查询找到YouTube视频。
    • Wolfram Alpha搜索模式：用Wolfram Alpha进行需要计算或数据分析的查询。
    • Reddit搜索模式：搜索Reddit找到与查询相关的讨论和意见。
    • API集成：支持开发者将Perplexica集成到自己的应用程序中，使用搜索功能。
    • 实时信息更新：用SearxNG元搜索引擎，确保提供最新信息。

    Perplexica的技术原理

    • 用户交互：用户基于WebSocket发送消息到后端服务器，触发处理链。
    • 查询处理：消息被传递到一个链，该链根据聊天历史和问题预测是否需要搜索网络。如果需要，将生成一个查询。
    • 网络搜索：查询基于SearXNG进行网络搜索，获取信息。
    • 相似性搜索：搜索到的信息基于转换成嵌入、进行相似性搜索找到最相关的资源。
    • 响应生成：资源被传递到响应生成器，结合聊天历史、查询和资源生成回应。
    • 用户界面显示：最终的回应基于用户界面显示给用户，完成整个搜索和响应过程。

    Perplexica的项目地址

    Perplexica的应用场景

    • 个人搜索引擎：用户作为个人的搜索引擎，保护隐私、定制搜索体验。
    • 学术研究：研究人员查找学术论文和文章，支持研究工作。
    • 企业内部搜索：企业构建内部知识库的搜索引擎，帮助员工快速找到所需信息。
    • 开发人员工具：开发者用Perplexica的API集成到自己的应用程序中，增强应用的搜索能力。
    • 教育用途：教育机构帮助学生和教师快速访问教育资源和学术资料。

  • OmniSearch – 阿里通义推出的多模态检索增强生成框架

    OmniSearch是什么

    OmniSearch是阿里巴巴通义实验室推出的多模态检索增强生成框架，具备自适应规划能力。OmniSearch能动态拆解复杂问题，根据检索结果和问题情境调整检索策略，模拟人类解决复杂问题的行为，提升检索效率和准确性。OmniSearch引入动态检索规划框架，基于递归检索与推理流程，逐步接近问题解答，显著提高多模态检索的灵活性和效果。

    OmniSearch

    OmniSearch的主要功能

    • 自适应检索规划：根据问题解决的阶段和当前检索内容实时规划每个检索动作，模拟人类在解决复杂问题时的行为方式。
    • 动态问题拆解：将复杂问题分解为多个子问题，为每个子问题制定相应的检索步骤和策略。
    • 多模态信息处理：支持图像检索、文本检索和跨模态检索，处理包括文本、图像在内的多模态信息。
    • 迭代推理与检索：基于递归式的检索与推理流程，根据当前的解答状态判断是否需要继续检索或提出新的子问题。
    • 多模态特征交互：对检索得到的多模态特征进行有效交互，根据不同模态信息灵活调整检索策略。

    OmniSearch的技术原理

    • 规划代理（Planning Agent）：OmniSearch的规划代理负责逐步分解原始问题，根据每个检索步骤的反馈决定下一步要解决的子问题和检索工具。
    • 检索器（Retriever）：执行实际的检索操作，根据规划代理的指示进行图像检索、文本检索或跨模态检索，返回相关信息供规划代理分析。
    • 子问题求解器（Sub-question Solver）：对检索到的内容进行总结和解答，包含任意多模态大语言模型，或是规划代理本身。
    • 动态检索规划：核心创新在于动态检索规划，基于模拟人类思考问题的方式，逐步接近问题的最终解答。
    • 递归检索与推理：基于递归式的检索与推理流程，每次提出子问题并获得初步答案后，根据当前的解答状态判断是否需要继续检索。

    OmniSearch的项目地址

    OmniSearch的应用场景

    • 智能客服系统：集成到智能客服系统中，理解用户的复杂查询，并动态检索相关信息，提供更准确和个性化的服务。
    • 教育和学习辅助：在教育领域，帮助学生和研究人员解答复杂问题，基于动态检索和推理提供深入的学术资料和解释。
    • 医疗咨询和诊断：在医疗领域，辅助医生和患者进行症状分析、疾病诊断和治疗方案的检索，提供最新的医疗知识和研究。
    • 新闻和信息聚合：用在新闻聚合平台，基于多模态检索增强生成，为用户提供更丰富、更准确的新闻内容和背景信息。
    • 企业知识管理：在企业中，帮助员工快速检索内部文档、报告和数据，提高工作效率和决策质量。

  • AgileGen – AI生成式软件开发框架，自动生成软件代码和原型

    AgileGen是什么

    AgileGen是生成式软件开发框架，基于人与AI协作增强软件的创建过程。AgileGen包含两个核心部分：终端用户决策制定和AgileGen智能体。框架用Gherkin语言设计和确认用户故事和验收标准，确保软件代码与用户需求保持一致。AgileGen基于交互式系统收集用户决策，自动生成软件原型，支持用户反馈进行迭代改进，最终提供满足用户需求的软件产品。

    AgileGen

    AgileGen的主要功能

    • 用户需求收集与澄清：支持用户用自然语言提出原始需求，基于用户决策过程澄清和细化需求。
    • 场景设计：用Gherkin语言设计基于用户需求的场景，将场景转化为自然语言供用户决策。
    • 代码生成：根据用户确认的场景自动生成软件代码。
    • 原型设计与反馈：快速生成软件原型供用户测试和反馈，根据用户反馈进行代码的迭代修改。
    • 记忆池机制：收集用户决策场景，为类似需求提供推荐，提高决策效率。

    AgileGen的技术原理

    • 行为驱动开发（BDD）：采用BDD的核心概念，用Gherkin语言描述用户故事和验收标准。
    • 大型语言模型（LLMs）：基于大型语言模型的理解能力生成符合用户需求的代码。
    • 人机交互桥接：设计交互桥接，将形式化的Gherkin语言与非形式化的自然语言之间进行转换。
    • 迭代反馈循环：基于快速原型和用户反馈实现迭代开发，快速响应用户需求的变化。
    • 一致性因素提取：从用户故事中提取业务逻辑一致性因素，指导代码生成。
    • 记忆池的自更新机制：收集和分析用户决策，不断优化和调整生成策略。

    AgileGen的项目地址

    AgileGen的应用场景

    • 初创公司和小型软件开发团队：快速从概念验证阶段过渡到最小可行性产品（MVP）的开发，减少开发时间和成本。
    • 非技术背景的业务用户：业务分析师或产品经理实现业务需求，无需深入的编程知识。
    • 教育和培训：在学术环境中，作为教学工具，帮助学生理解软件开发的全过程，从需求收集到代码生成。
    • 快速原型开发：在需要快速迭代和验证概念的场合，如黑客松或创新实验室，加速原型的创建和测试。
    • 企业内部工具开发：大型企业开发内部工具和应用程序，提高工作效率和响应市场变化的速度。

  • Fireworks f1 – 复合AI模型，多个开源AI模型组合解决复杂推理问题

    Fireworks f1是什么

    Fireworks f1是Fireworks公司推出的复合AI模型，针对复杂推理任务设计。基于在推理层融合多个开放模型，实现超越单一模型的性能和可靠性。Fireworks f1模型支持开发者用提示的方式轻松访问复合AI的能力，简化构建复杂AI应用的过程。Fireworks f1在编码、聊天和数学领域的基准测试中超过 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。模型提供f1和轻量版f1-mini，在Fireworks AI Playground上提供免费预览版。

    Fireworks f1

    Fireworks f1的主要功能

    • 复杂推理能力：f1模型在编码、聊天、数学和逻辑推理等多个领域展现出强大的复杂推理能力。
    • 复合AI系统：多个专门化的模型和工具，提高性能、可靠性和控制力。
    • 简化开发流程：f1模型让开发者能基于简单的提示（prompting）描述想要实现的目标，无需深入了解如何实现。

    Fireworks f1的技术原理

    • 复合模型架构：在推理层交织多个开放模型，模型各自负责处理特定的任务。
    • 动态模型调用：根据任务的特点，f动态地调用最适合的模型处理问题的不同环节。
    • 声明式编程理念：基于声明式编程的理念，用提示作为通用的声明式编程语言，支持开发者描述想要实现的结果，而不是具体实现细节。
    • 多模型生成：基于多个开放模型的交错生成能力，使其能够基于多种方式推理解决复杂任务。

    Fireworks f1的项目地址

    Fireworks f1的应用场景

    • 编程和软件开发：自动生成代码，帮助开发者快速实现特定功能，减少手动编码的时间和错误。
    • 数学问题解决：
    • 复杂数学问题求解：处理复杂的数学问题，如AIME（美国数学邀请赛）级别的竞赛问题，提供详细的解题步骤和答案。
    • 逻辑与推理游戏：分析棋局，提供国际象棋等棋类游戏的高级策略和走法建议。
    • 自然语言处理（NLP）：理解和翻译多种语言，提供准确、流畅的翻译服务，帮助跨语言沟通。
    • 教育与学习：
    • 个性化学习内容：根据学生的学习习惯和进度，提供定制化的学习材料和练习题，适应不同学生的学习需求。

  • Computer Use OOTB – 开源 GUI 框架，基于Claude 3.5 Computer Use API实现远程控制

    Computer Use OOTB是什么

    Computer Use OOTB是开源的GUI 框架，基于Claude 3.5 Computer Use API实现对计算机的自动化控制。框架支持跨平台操作，用户在Windows和macOS系统上能轻松部署GUI自动化模型，无需复杂的设置。CU-OOTB支持基于互联网从任何设备远程控制计算机，包括用手机等移动设备，提供便捷的远程操作能力。

    Computer Use OOTB

    Computer Use OOTB的主要功能

    • 跨平台支持：Computer Use OOTB支持在Windows和macOS操作系统上本地部署，提供统一的框架实现GUI自动化。
    • API基础的自动化：用Claude 3.5 Computer Use API，实现从用户指令到桌面操作的端到端自动化。
    • 即插即用：作为即插即用的解决方案，简化部署过程，让用户快速开始使用GUI自动化功能。
    • 远程控制：支持基于互联网从任何设备远程控制计算机，包括移动设备，提高操作的灵活性。

    Computer Use OOTB的技术原理

    • Anthropic-defined Tools：用Anthropic定义的工具集，包括计算机交互工具、文本编辑工具和Bash工具，执行具体的桌面操作。
    • 视觉信息处理：实时屏幕截图观察环境，不依赖于元数据或HTML，能适应GUI环境的高动态性。
    • 推理-行动范式：基于观察-行动范式，模型在决定行动前会观察环境，确保行动适合当前的GUI状态。
    • 历史视觉上下文维护：模型维护一个历史截图的上下文，截图在任务操作过程中积累，帮助模型在执行动作时做出更明智的决策。
    • 状态观察与反馈：模型在执行动作后会再次截图，确认动作的效果，动态决定是否需要重试或终止执行。

    Computer Use OOTB的项目地址

    Computer Use OOTB的应用场景

    • 远程工作支持：支持用户远程访问和控制工作站，执行日常工作任务，如文件编辑、报告撰写和数据分析。
    • 自动化测试：在软件开发中，自动化测试桌面应用程序，确保软件的稳定性和性能。
    • 教育和培训：创建交互式教学内容，自动化教学过程中的演示和实验，及远程实验室操作。
    • 家庭自动化：控制智能家居设备，如灯光、温度控制和其他家庭管理系统。
    • 游戏自动化：在视频游戏中执行重复性任务，如角色升级、资源收集等。