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:Jun 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di Magma
Magma ha registrato un calo del 11,1% nel traffico, raggiungendo 953K visite. L'introduzione del nuovo agente di codifica GitHub Copilot a Microsoft Build 2025, che può gestire attività come la correzione di bug e l'aggiunta di funzionalità, potrebbe aver allontanato gli utenti 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
Traffico e Classifiche di Magma
896.3K
Visite Mensili
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Classifica Globale
#1189
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Feb 2025-Jun 2025
Approfondimenti sugli Utenti di Magma
00:01:35
Durata Media della Visita
2.42
Pagine per Visita
54.65%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di Magma
US: 18.21%
IN: 11.14%
CN: 9.55%
DE: 4.87%
GB: 3.46%
Others: 52.77%
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