原贴链接

此为一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1i7wcry.mp4，无更多可翻译内容

讨论总结

主题是ByteDance推出的Apache 2.0许可的2B、7B和72B“推理”代理用于计算机。主要观点包括对新模型的好奇、期待其应用、分享相关资源等。整体氛围积极，大家积极探讨与模型相关的各种话题。

主要观点

  1. 👍 提供ByteDance相关项目的资源链接。
    • 支持理由：可以为他人节省时间。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 期待可靠的本地计算机使用LLM用于脚本编写。
    • 正方观点：对脚本编写有用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 质疑2b和7b的使用场景。
    • 解释：除了作为美化的“快捷键”之外，想知道实际用途。
  4. 💡 对推理代理分析屏幕截图的方式存在疑问。
    • 解释：怀疑直接使用视觉模型会有理解特定UI的问题。
  5. 💡 希望看到14b或32b的相关情况。
    • 解释：对2b、7b和72b之外的模型大小感兴趣。

金句与有趣评论

  1. “😂 np. It literally took 3 minutes and figured I could save a bit of time for others.”
    • 亮点：体现分享资源者的利他心态。
  2. “🤔 我希望这个视频是由TARS编辑的。”
    • 亮点：以幽默的方式表达对TARS编辑视频的期待。
  3. “👀 ForsookComparison：Another "computer use" LLM? Yaw-…”
    • 亮点：表现出对新的用于计算机的LLM的疑惑。
  4. “😎 Everlier: This is only the beginning.”
    • 亮点：简洁地表达此事仅是开端的看法。
  5. “🤓 Ivo_ChainNET：personally I can’t wait for a local "computer use" LLM that’s reliable, it’s sooo useful for scripting.”
    • 亮点：明确表达对可靠本地LLM用于脚本编写的期待。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点在于对模型的评价，例如2b和7b模型的实用性，有的表示怀疑，有的则没有提及。可能的原因是大家使用场景和需求不同，对模型的期望也不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：围绕不同模型在不同平台（如Ollama）上的使用情况可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：如果这些模型能更好地应用在计算机使用方面，可能会提高脚本编写、软件操作等相关工作的效率。

详细内容：

标题：ByteDance 推出用于计算机使用的推理代理，引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 ByteDance 推出 Apache 2.0 许可的 2B、7B 和 72B“推理”代理用于计算机使用的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了众多相关链接，如https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1i7wcry.mp4，以及一系列用户的讨论，获得了大量的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 TARS 能为工作带来便利，比如有用户分享道：“作为一名在技术领域工作的人员，我亲身经历了类似工具带来的效率提升。在之前处理一些复杂任务时，需要耗费大量时间和精力，但有了这样的工具，效率得到了显著提高。” 也有人对其性能和适用范围提出疑问，比如：“我试着使用类似模型来自动化一些没有 API 的任务，但你必须把任务一步一步拆解，并检查最后一步是否成功执行。” 还有用户分享个人经历，如：“我测试了 2B 模型，一开始无法让它输出有意义的文本，后来发现可能是相关部署指南缺失。”

关于 TARS 的优势和局限性，大家看法不一。有人觉得它速度快、可在设备上使用，但也有人认为其在某些方面表现不佳，比如坐标确定的准确性和模型大小与实用性的关系等。

同时，对于其在不同操作系统的支持情况，用户们也展开了讨论，有人关心 Linux 桌面的支持问题。

总之，这次关于 ByteDance 推出的推理代理的讨论丰富多样，既展现了大家对新技术的期待，也提出了不少需要改进和完善的地方。未来，这一领域的发展令人期待。