TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15468 · Feb 3

#typescript#agentic_workflow#ai_agent#ai_runtime#ai_sandbox#claude_code#cli#cloudflare#codex#containers#context_engineer#dev_tools#gemini_cli#react#sandbox#typescript VM0 is a natural language agent that runs workflows automatically 24/7 in secure cloud sandboxes. It offers isolated Claude Code execution, 35,000+ skills for tools like GitHub and Notion, persistent chats with resume/fork options, and full logs/metrics for monitoring. Quick start via `npm install -g @vm0/cli && vm0 onboard` gets you automating in 5 minutes. You benefit by saving hours on repetitive tasks like reports or data syncs, with reliable, observable runs anytime. https://github.com/vm0-ai/vm0

Results

1 similar post found

Search: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 11/01/2025, 01:25 PM

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM