Magma
Magma ist das erste Foundation-Modell von Microsoft für multimodale KI-Agenten, das verbale, räumliche und zeitliche Intelligenz kombiniert, um komplexe Aufgaben in digitalen und physischen Welten durch Vision-Language-Verständnis, UI-Navigation und Robotersteuerungsfunktionen zu bewältigen.
https://microsoft.github.io/Magma?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Magma Monatliche Traffic-Trends
Magma verzeichnete einen 10,0% Anstieg des Traffics und erreichte 1,07M Besuche. Dieses moderate Wachstum könnte auf das allgemeine anhaltende Interesse an GitHub-bezogenen Entwicklungen zurückzuführen sein, wie zum Beispiel die neuen Zertifizierungskurse und die bevorstehende Microsoft Build 2025 Veranstaltung, die möglicherweise indirekt das Nutzerengagement gesteigert haben.
Was ist Magma
Magma wurde von Microsoft Research in Zusammenarbeit mit mehreren Universitäten entwickelt und stellt einen bedeutenden Fortschritt in der multimodalen KI-Technologie dar. Es geht über traditionelle Vision-Language-Modelle hinaus, indem es nicht nur eine starke verbale Intelligenz für das Verständnis und die Kommunikation aufrechterhält, sondern auch räumliche Intelligenz für die Planung und Ausführung von Aktionen in virtuellen und physischen Umgebungen integriert. Magma wurde im Jahr 2025 veröffentlicht und ist darauf ausgelegt, vielfältige Aufgaben von der UI-Navigation bis zur Robotermanipulation zu bewältigen. Damit ist es ein vielseitiges Basismodell, das die Lücke zwischen digitalen Schnittstellen und realen Interaktionen schließt.
Hauptfunktionen von Magma
Magma ist Microsofts bahnbrechendes Basismodell für multimodale KI-Agenten, das verbale, räumliche und zeitliche Intelligenz kombiniert. Es kann sowohl digitale als auch physische Umgebungen durch seine einzigartigen Set-of-Mark (SoM)- und Trace-of-Mark (ToM)-Architekturen verstehen und darauf reagieren. Das Modell ist auf verschiedenen Datensätzen vortrainiert, darunter Bilder, Videos und Robotikdaten, wodurch es Aufgaben von der UI-Navigation bis zur Robotermanipulation ohne domänenspezifische Feinabstimmung ausführen kann.
Multimodales Verständnis: Integriert verbale, räumliche und zeitliche Intelligenz, um verschiedene Arten von Eingaben wie Text, Bilder und Videos zu verarbeiten und zu verstehen
Set-of-Mark (SoM)-Architektur: Ermöglicht eine effektive Aktionsverankerung in Bildern für UI-Screenshots, Robotermanipulation und menschliche Videointeraktionen, indem numerische Markierungen für ausführbare Elemente vorhergesagt werden
Trace-of-Mark (ToM)-Technologie: Ermöglicht das Verständnis der zeitlichen Videodynamik und der zukünftigen Zustandsvorhersage, was besonders für die Robotermanipulation und das Verständnis menschlicher Handlungen nützlich ist
Zero-Shot-Lernfähigkeit: Kann verschiedene Aufgaben ohne domänenspezifische Feinabstimmung ausführen und demonstriert starke Generalisierungsfähigkeiten über verschiedene Domänen hinweg
Anwendungsfälle von Magma
UI-Navigation: Unterstützt bei der Navigation von Web- und mobilen Benutzeroberflächen und führt Aufgaben wie das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und das Abschließen von Benutzerinteraktionen aus
Robotermanipulation: Steuert Roboterarme für Aufgaben wie Pick-and-Place-Operationen, Objektmanipulation und komplexe Bewegungsabläufe
Visuelle Fragestellung: Bietet detaillierte Antworten auf Fragen zu Bildern und Videos und demonstriert starke räumliche Denkfähigkeiten
Mensch-Roboter-Interaktion: Ermöglicht eine natürliche Interaktion zwischen Menschen und Robotern, indem komplexe Befehle in realen Umgebungen verstanden und ausgeführt werden
Vorteile
Vielseitige Leistung in mehreren Domänen ohne spezifische Feinabstimmung
Starke Generalisierungsfähigkeiten aus begrenzten Trainingsdaten
Fortschrittliche räumliche und zeitliche Denkfähigkeiten
Nachteile
Benötigt möglicherweise erhebliche Rechenressourcen
Begrenzt durch die Qualität und Quantität der verfügbaren Trainingsdaten
Befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium und wird in der realen Welt getestet
Wie verwendet man Magma
Erforderliche Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie PyTorch, PIL (Python Imaging Library) und die Transformers-Bibliothek mit pip oder conda
Erforderliche Bibliotheken importieren: Importieren Sie torch, PIL, BytesIO, requests und die erforderlichen Modellklassen aus Transformers
Modell und Prozessor laden: Laden Sie das Magma-Modell und den Prozessor mit AutoModelForCausalLM und AutoProcessor von \'microsoft/Magma-8B\' mit trust_remote_code=True
Modell auf GPU verschieben: Übertragen Sie das Modell mit model.to('cuda') auf das CUDA-Gerät, um die Verarbeitung zu beschleunigen
Eingabebild vorbereiten: Laden und verarbeiten Sie das Eingabebild mit PIL und konvertieren Sie es bei Bedarf in das RGB-Format
Konversationsformat einrichten: Erstellen Sie eine Konversationsstruktur mit Systemrolle und Benutzeraufforderungen gemäß dem bereitgestellten Format
Eingaben verarbeiten: Verwenden Sie den Prozessor, um Eingaben für das Modell vorzubereiten, einschließlich Text und Bild
Ausgabe generieren: Übergeben Sie die verarbeiteten Eingaben an das Modell, um Antworten für multimodale Aufgaben wie visuelle Fragenbeantwortung, UI-Navigation oder Robotersteuerung zu generieren
Modellausgabe verarbeiten: Verarbeiten und verwenden Sie die Ausgabe des Modells entsprechend Ihrem spezifischen Anwendungsfall (Textgenerierung, Aktionsvorhersage, räumliches Denken usw.)
Magma FAQs
Magma ist das erste Foundation-Modell von Microsoft für multimodale KI-Agenten, das komplexe Interaktionen in virtuellen und realen Umgebungen bewältigen soll. Es erweitert Vision-Language-Modelle, indem es verbale Intelligenz mit räumlicher Intelligenz kombiniert, um Aufgaben von der UI-Navigation bis zur Robotermanipulation auszuführen.
Magma Video
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Analyse der Magma Website
Magma Traffic & Rankings
1.1M
Monatliche Besuche
#52723
Globaler Rang
#1080
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Apr 2025
Magma Nutzereinblicke
00:01:47
Durchschn. Besuchsdauer
2.4
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53.33%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Magma
US: 19.93%
CN: 12.82%
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DE: 3.42%
GB: 3.2%
Others: 49.67%
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