微软通过发布最新型号Fara-7B的籽软语言大模型，展示了面向普通消费者的人工智能未来愿景。Fara-7B可在个人电脑上本地运行，并且足够智能，能够利用电脑完成AI任务。
微软在一篇博客文章中表示，Fara-7B是其首个智能小语言模型，专为“计算机使用”任务设计，意味着它可以控制鼠标和键盘。
由于Fara-7B仅涵盖70亿参数，远低于当今最强大的大型语言模型。例如，即使是2020年首次亮相的GPT-3——远早于AI热潮兴起——也拥有超过1750亿个参数。然而，Fara-7B小巧的机型并未阻碍其实现微软所称的“最先进的性能”，尤其是与同级别其他机型相比。
据说Fara-7B还能与利用多个大型语言模型的更大、资源密集型代理系统竞争。例如，当专门配置用于浏览网页时，它能超越OpenAI Group PBC的GPT-4o。
微软解释说，Fara-7B通过视觉感知网站来工作，而不是使用独立模型来解析屏幕上的信息，也没有使用诸如“无障碍树”等额外信息。相反，微软表示，它与网站的交互方式与人类相同。
在三段视频中，微软展示了Fara-7B如何在线购买产品、搜索信息并总结所发现内容，以及利用在线地图测量两个地点之间的距离，所有这些都基于更简单的用户提示。
视频中可以明显看出，Fara-7B执行这些任务的速度远慢于人类，用户需要在过程中批准某些步骤，比如输入账户登录信息。
尽管如此，这仍然是一个有趣的展示，展示了一个未来：自动化日常任务的AI模型将成为常态，尤其是在人工智能变得更智能、更快速之后。
当然，微软的Copilot工具也可以作为代理代表用户自动执行任务，但区别在于它不在PC本地运行。相反，Copilot只能在连接到微软庞大的云端数据中心时运行，这意味着它必须始终在线。它还从用户电脑收集大量数据，尽管微软有各种政策防止敏感信息落入不法之手，这也可能引发隐私问题。
Fara-7B之所以能原生运行，是因为它直接安装在PC上，这意味着它只利用本地可用的硬件。因此，微软表示，它不会向云端发送任何数据，从而降低延迟并提升隐私。它建立在公司早期在小语言模型方面的努力基础上。去年，微软发布了一款名为Phi-4的型号，体积小巧，可以在智能手机设备上本地运行。
不过，Fara-7B并非总是完美，正如微软所承认的那样。它表示在测试过程中确实出现了几次错误，尤其是在一些更复杂的任务中准确度下降，有时会在执行指令时出现错误。公司表示，它仍然有一定程度的幻觉风险。
这些准确性问题正是微软允许用户仅在隔离的沙盒环境中测试Fara-7B的原因，在那里可以监控其性能并防止用户发送敏感数据。公司补充说，已为该模型制定了安全措施，因此将拒绝执行任何恶意提示。
微软表示，Fara-7B将以MIT许可在Microsoft Foundry和Hugging Face上发布，只能与其原型AI研究平台Magnetic-UI一起使用。未来，微软将发布另一版本的Fara-7B，专为Windows 11 Copilot+电脑设计，配备专用硬件用于处理AI模型。
