Magma

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Magma é o primeiro modelo de base da Microsoft para agentes de IA multimodais que combina inteligência verbal, espacial e temporal para navegar em tarefas complexas em mundos digitais e físicos por meio de compreensão de visão-linguagem, navegação de UI e capacidades de manipulação robótica.
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Magma

Informações do Produto

Atualizado:May 16, 2025

Tendências de Tráfego Mensal do Magma

O Magma experimentou um aumento de 10,0% no tráfego, alcançando 1,07M de visitas. Este crescimento moderado pode ser atribuído ao interesse geral contínuo em desenvolvimentos relacionados ao GitHub, como os novos cursos de certificação e o evento Microsoft Build 2025 que se aproxima, o que pode ter indiretamente impulsionado o engajamento dos usuários.

Ver histórico de tráfego

O que é Magma

Desenvolvido pela Microsoft Research em colaboração com várias universidades, o Magma representa um avanço significativo na tecnologia de IA multimodal. Ele se estende além dos modelos tradicionais de visão-linguagem, não apenas mantendo uma forte inteligência verbal para compreensão e comunicação, mas também incorporando inteligência espacial para planejar e executar ações em ambientes virtuais e físicos. Lançado em 2025, o Magma foi projetado para lidar com diversas tarefas, desde navegação de UI até manipulação de robôs, tornando-o um modelo de base versátil que preenche a lacuna entre interfaces digitais e interações do mundo real.

Principais Recursos do Magma

Magma é o modelo de fundação inovador da Microsoft para agentes de IA multimodais que combina inteligência verbal, espacial e temporal. Ele pode entender e agir sobre ambientes digitais e físicos por meio de suas arquiteturas exclusivas Set-of-Mark (SoM) e Trace-of-Mark (ToM). O modelo é pré-treinado em diversos conjuntos de dados, incluindo imagens, vídeos e dados de robótica, permitindo que ele execute tarefas que variam desde a navegação na interface do usuário até a manipulação de robôs sem ajuste fino específico do domínio.
Compreensão Multimodal: Integra inteligência verbal, espacial e temporal para processar e compreender vários tipos de entradas, incluindo texto, imagens e vídeos
Arquitetura Set-of-Mark (SoM): Permite o aterramento eficaz de ações em imagens para capturas de tela de IU, manipulação de robôs e interações de vídeo humano, prevendo marcas numéricas para elementos acionáveis
Tecnologia Trace-of-Mark (ToM): Permite a compreensão da dinâmica temporal do vídeo e a previsão do estado futuro, particularmente útil para manipulação de robôs e compreensão da ação humana
Capacidade de Aprendizagem Zero-shot: Pode executar várias tarefas sem ajuste fino específico do domínio, demonstrando fortes habilidades de generalização em diferentes domínios

Casos de Uso do Magma

Navegação na IU: Auxilia na navegação em interfaces de usuário da web e móveis, executando tarefas como clicar em botões, preencher formulários e concluir interações do usuário
Manipulação Robótica: Controla braços robóticos para tarefas como operações de pegar e colocar, manipulação de objetos e sequências de movimento complexas
Resposta Visual a Perguntas: Fornece respostas detalhadas a perguntas sobre imagens e vídeos, demonstrando fortes capacidades de raciocínio espacial
Interação Humano-Robô: Permite a interação natural entre humanos e robôs, compreendendo e executando comandos complexos em ambientes do mundo real

Vantagens

Desempenho versátil em vários domínios sem ajuste fino específico
Fortes capacidades de generalização a partir de dados de treinamento limitados
Habilidades avançadas de raciocínio espacial e temporal

Desvantagens

Pode exigir recursos computacionais significativos
Limitado pela qualidade e quantidade de dados de treinamento disponíveis
Ainda em estágios iniciais de desenvolvimento e testes no mundo real

Como Usar o Magma

Instalar Dependências Necessárias: Instale as bibliotecas PyTorch, PIL (Python Imaging Library) e Transformers usando pip ou conda
Importar Bibliotecas Necessárias: Importe torch, PIL, BytesIO, requests e as classes de modelo necessárias de transformers
Carregar o Modelo e o Processador: Carregue o modelo e o processador Magma usando AutoModelForCausalLM e AutoProcessor de 'microsoft/Magma-8B' com trust_remote_code=True
Mover o Modelo para a GPU: Transfira o modelo para o dispositivo CUDA usando model.to('cuda') para um processamento mais rápido
Preparar Imagem de Entrada: Carregue e processe a imagem de entrada usando PIL e converta-a para o formato RGB, se necessário
Configurar Formato de Conversa: Crie uma estrutura de conversa com função de sistema e prompts de usuário seguindo o formato fornecido
Processar Entradas: Use o processador para preparar as entradas para o modelo, incluindo texto e imagem
Gerar Saída: Passe as entradas processadas para o modelo para gerar respostas para tarefas multimodais como perguntas e respostas visuais, navegação de UI ou controle de robôs
Lidar com a Saída do Modelo: Processe e use a saída do modelo de acordo com seu caso de uso específico (geração de texto, previsão de ação, raciocínio espacial, etc.)

Perguntas Frequentes do Magma

Magma é o primeiro modelo de fundação da Microsoft para agentes de IA multimodais, projetado para lidar com interações complexas em ambientes virtuais e reais. Ele estende os modelos de visão-linguagem combinando inteligência verbal com inteligência espacial para realizar tarefas que variam desde a navegação na interface do usuário até a manipulação de robôs.

Vídeo do Magma

Análises do Site Magma

Tráfego e Classificações do Magma
1.1M
Visitas Mensais
#52723
Classificação Global
#1080
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Feb 2025-Apr 2025
Insights dos Usuários do Magma
00:01:47
Duração Média da Visita
2.4
Páginas por Visita
53.33%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Magma

  1. US: 19.93%

  2. CN: 12.82%

  3. IN: 10.96%

  4. DE: 3.42%

  5. GB: 3.2%

  6. Others: 49.67%

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