需求人群:
"Mobile-Agent可用于自动化移动设备操作,评估移动设备性能,提高移动应用程序的适应性。"
使用场景示例:
自动化移动设备操作:Mobile-Agent可用于自动化执行移动应用程序中的任务,提高效率。
移动设备性能评估:利用Mobile-Agent进行移动设备操作评估,以提高性能。
提高移动应用程序适应性:Mobile-Agent可帮助移动应用程序在不同环境中实现更大的适应性。
产品特色:
利用多模大语言模型技术
利用视觉感知工具准确识别和定位应用程序前端界面中的视觉和文字元素
自主规划和分解复杂操作任务
通过逐步操作来导航移动应用程序
具有更大的适应性,消除了对特定系统定制的必要性
引入了Mobile-Eval,用于评估移动设备操作的基准
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自主多模移动设备代理
Mobile-Agent是一款自主多模移动设备代理,利用多模大语言模型(MLLM)技术,首先利用视觉感知工具准确识别和定位应用程序前端界面中的视觉和文字元素。基于感知的视觉环境,它自主规划和分解复杂操作任务,并通过逐步操作来导航移动应用程序。与之前依赖于应用程序的XML文件或移动系统元数据的解决方案不同,Mobile-Agent以视觉为中心的方式在各种移动操作环境中具有更大的适应性,从而消除了对特定系统定制的必要性。为了评估Mobile-Agent的性能,我们引入了Mobile-Eval,这是一个用于评估移动设备操作的基准。基于Mobile-Eval,我们对Mobile-Agent进行了全面评估。实验结果表明,Mobile-Agent实现了显着的准确性和完成率。即使在具有挑战性的指令下,例如多应用程序操作,Mobile-Agent仍然可以完成要求。
Lora 是一个为移动设备优化的本地语言模型,支持 iOS 和 Android 平台。
Lora 是一款为移动设备优化的本地语言模型,通过其 SDK 可以快速集成到移动应用中。它支持 iOS 和 Android 平台,性能与 GPT-4o-mini 相当,拥有 1.5GB 大小和 24 亿参数,专为实时移动推理进行了优化。Lora 的主要优点包括低能耗、轻量化和快速响应,相比其他模型,它在能耗、体积和速度上都有显著优势。Lora 由 PeekabooLabs 提供,主要面向开发者和企业客户,帮助他们快速将先进的语言模型能力集成到移动应用中,提升用户体验和应用竞争力。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目,旨在通过线性比例跳跃(LPL)、时间维度标记合并(TDTM)和动态加载并发推理(CI-DL)等技术,实现在移动设备(如 iPhone 15 Pro)上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发,能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景,如短视频创作、广告制作等。项目目前开源,用户可以免费使用。
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