Magma
Magma是微软首个用于多模态人工智能代理的基础模型，它结合了语言、空间和时间智能，通过视觉语言理解、UI导航和机器人操作能力，在数字和物理世界中导航复杂的任务。
https://microsoft.github.io/Magma?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年02月28日
什么是 Magma
Magma由微软研究院与多所大学合作开发，代表了多模态人工智能技术的重大进步。它超越了传统的视觉语言模型，不仅保持了强大的语言智能，用于理解和交流，还融入了空间智能，用于在虚拟和物理环境中规划和执行动作。Magma于2025年发布，旨在处理从UI导航到机器人操作的各种任务，使其成为一个通用的基础模型，弥合了数字界面和现实世界交互之间的差距。
Magma 的主要功能
Magma是微软突破性的多模态AI代理基础模型，它结合了语言、空间和时间智能。通过其独特的标记集（SoM）和标记轨迹（ToM）架构，它可以理解并作用于数字和物理环境。该模型在包括图像、视频和机器人数据在内的多样化数据集上进行了预训练，使其能够执行从UI导航到机器人操作等任务，而无需特定领域的微调。
多模态理解: 整合语言、空间和时间智能，以处理和理解各种类型的输入，包括文本、图像和视频
标记集（SoM）架构: 通过预测可操作元素的数字标记，实现UI截图、机器人操作和人类视频交互中有效的动作定位
标记轨迹（ToM）技术: 允许理解时间视频动态和未来状态预测，特别适用于机器人操作和人类动作理解
零样本学习能力: 无需特定领域的微调即可执行各种任务，展示了跨不同领域的强大泛化能力
Magma 的使用场景
UI导航: 协助导航网页和移动用户界面，执行诸如点击按钮、填写表单和完成用户交互等任务
机器人操作: 控制机械臂执行诸如拾取和放置操作、物体操作和复杂运动序列等任务
视觉问答: 提供关于图像和视频的详细回答，展示强大的空间推理能力
人机交互: 通过理解和执行现实世界中的复杂命令，实现人类与机器人之间的自然交互
优点
无需特定微调即可在多个领域实现通用性能
从有限的训练数据中获得强大的泛化能力
先进的空间和时间推理能力
缺点
可能需要大量的计算资源
受限于可用训练数据的质量和数量
仍处于开发的早期阶段和现实世界的测试中
如何使用 Magma
安装所需依赖: 使用pip或conda安装PyTorch、PIL（Python Imaging Library）和Transformers库
导入所需库: 从transformers导入torch、PIL、BytesIO、requests和所需的模型类
加载模型和处理器: 使用AutoModelForCausalLM和AutoProcessor从\"microsoft/Magma-8B\"加载Magma模型和处理器，并设置trust_remote_code=True
将模型移至GPU: 使用model.to('cuda')将模型传输到CUDA设备，以加快处理速度
准备输入图像: 使用PIL加载和处理输入图像，如果需要，将其转换为RGB格式
设置对话格式: 按照提供的格式创建具有系统角色和用户提示的对话结构
处理输入: 使用处理器准备模型的输入，包括文本和图像
生成输出: 将处理后的输入传递给模型，以生成用于多模态任务（如视觉问题解答、UI导航或机器人控制）的响应
处理模型输出: 根据您的特定用例（文本生成、动作预测、空间推理等）处理和使用模型的输出
Magma 常见问题
Magma是微软首个用于多模态AI代理的基础模型，旨在处理虚拟和真实环境中复杂的交互。它通过结合语言智能和空间智能来扩展视觉语言模型，以执行从UI导航到机器人操作等任务。
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