
Magma
Magma è il primo modello di base di Microsoft per agenti di IA multimodali che combina intelligenza verbale, spaziale e temporale per navigare compiti complessi in mondi sia digitali che fisici attraverso la comprensione della visione-linguaggio, la navigazione dell'interfaccia utente e le capacità di manipolazione robotica.
https://microsoft.github.io/Magma?ref=aipure&utm_source=aipure

Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jul 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di Magma
Magma ha registrato un calo del 6,0% nel traffico, raggiungendo 896K visite. Questo calo potrebbe essere attribuito agli importanti aggiornamenti e alle notizie da Microsoft Build 2025, in particolare al rilascio del nuovo agente di codifica di GitHub Copilot e alla sua implementazione open-source in Visual Studio Code, che potrebbero aver attirato l'attenzione e il traffico da Magma.
Cos'è Magma
Sviluppato da Microsoft Research in collaborazione con diverse università, Magma rappresenta un significativo progresso nella tecnologia IA multimodale. Si estende oltre i tradizionali modelli di visione-linguaggio non solo mantenendo una forte intelligenza verbale per la comprensione e la comunicazione, ma anche incorporando l'intelligenza spaziale per la pianificazione e l'esecuzione di azioni in ambienti sia virtuali che fisici. Rilasciato nel 2025, Magma è progettato per gestire diverse attività che vanno dalla navigazione dell'interfaccia utente alla manipolazione robotica, rendendolo un modello di base versatile che colma il divario tra interfacce digitali e interazioni nel mondo reale.
Caratteristiche principali di Magma
Magma è il modello di base rivoluzionario di Microsoft per agenti di IA multimodali che combina intelligenza verbale, spaziale e temporale. Può comprendere e agire sia su ambienti digitali che fisici attraverso le sue architetture uniche Set-of-Mark (SoM) e Trace-of-Mark (ToM). Il modello è pre-addestrato su diversi set di dati tra cui immagini, video e dati di robotica, consentendogli di eseguire attività che vanno dalla navigazione dell'interfaccia utente alla manipolazione robotica senza una messa a punto specifica per il dominio.
Multimodal Understanding: Integra intelligenza verbale, spaziale e temporale per elaborare e comprendere vari tipi di input tra cui testo, immagini e video
Set-of-Mark (SoM) Architecture: Consente un efficace ancoraggio dell'azione nelle immagini per screenshot dell'interfaccia utente, manipolazione robotica e interazioni video umane prevedendo segni numerici per elementi utilizzabili
Trace-of-Mark (ToM) Technology: Consente la comprensione delle dinamiche video temporali e la previsione dello stato futuro, particolarmente utile per la manipolazione robotica e la comprensione dell'azione umana
Zero-shot Learning Capability: Può eseguire varie attività senza una messa a punto specifica per il dominio, dimostrando forti capacità di generalizzazione in diversi domini
Casi d'uso di Magma
UI Navigation: Assiste nella navigazione di interfacce utente web e mobili, eseguendo attività come fare clic su pulsanti, compilare moduli e completare interazioni utente
Robotic Manipulation: Controlla bracci robotici per attività come operazioni di prelievo e posizionamento, manipolazione di oggetti e sequenze di movimento complesse
Visual Question Answering: Fornisce risposte dettagliate a domande su immagini e video, dimostrando forti capacità di ragionamento spaziale
Human-Robot Interaction: Consente l'interazione naturale tra umani e robot comprendendo ed eseguendo comandi complessi in ambienti reali
Vantaggi
Prestazioni versatili in più domini senza messa a punto specifica
Forti capacità di generalizzazione da dati di addestramento limitati
Abilità avanzate di ragionamento spaziale e temporale
Svantaggi
Potrebbe richiedere significative risorse computazionali
Limitato dalla qualità e quantità dei dati di addestramento disponibili
Ancora nelle prime fasi di sviluppo e test nel mondo reale
Come usare Magma
Installa le Dipendenze Richieste: Installa PyTorch, PIL (Python Imaging Library) e la libreria Transformers usando pip o conda
Importa le Librerie Richieste: Importa torch, PIL, BytesIO, requests e le classi di modello richieste da transformers
Carica il Modello e il Processore: Carica il modello Magma e il processore usando AutoModelForCausalLM e AutoProcessor da 'microsoft/Magma-8B' con trust_remote_code=True
Sposta il Modello sulla GPU: Trasferisci il modello al dispositivo CUDA usando model.to('cuda') per un'elaborazione più veloce
Prepara l'Immagine di Input: Carica ed elabora l'immagine di input usando PIL e convertila in formato RGB se necessario
Imposta il Formato di Conversazione: Crea una struttura di conversazione con ruolo di sistema e prompt utente seguendo il formato fornito
Elabora gli Input: Usa il processore per preparare gli input per il modello, inclusi sia il testo che l'immagine
Genera l'Output: Passa gli input elaborati al modello per generare risposte per compiti multimodali come la risposta a domande visive, la navigazione dell'interfaccia utente o il controllo robotico
Gestisci l'Output del Modello: Elabora e usa l'output del modello in base al tuo caso d'uso specifico (generazione di testo, previsione di azioni, ragionamento spaziale ecc.)
FAQ di Magma
Magma è il primo modello di base di Microsoft per agenti di IA multimodali, progettato per gestire interazioni complesse sia in ambienti virtuali che reali. Estende i modelli di visione-linguaggio combinando l'intelligenza verbale con l'intelligenza spaziale per eseguire attività che vanno dalla navigazione dell'interfaccia utente alla manipolazione robotica.
Video di Magma
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Analisi del Sito Web di Magma
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Approfondimenti sugli Utenti di Magma
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Durata Media della Visita
2.42
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Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di Magma
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IN: 11.14%
CN: 9.55%
DE: 4.87%
GB: 3.46%
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