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向数字世界 AGI 迈进，北京智源人工智能研究院、新加坡南洋理工大学、北京大学携手提出通用计算机控制 General Computer Control (GCC)，即智能体需要像人一样看屏幕，通过键盘、鼠标完成计算机上的所有任务。在过去很长一段时间里，人工智能研究以游戏为场景，而 GCC 将为通用人工智能研究提供场景，也将进一步促进大模型和 AI Agents 的落地与产业化。为此，研究团队提出通用计算机控制智能体框架 Cradle，使智能体不依赖任何内部 API 直接控制键盘、鼠标和任何软件交互，无论开源还是闭源，甚至能玩《荒野大镖客 2》这样的商业 3A 游戏大作！
论文标题：Towards General Computer Control: A Multimodal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.03186项目主页：https://baai-agents.github.io/Cradle/代码链接：https://github.com/BAAI-Agents/Cradle随着大模型的发展，越来越多的智能体（AI Agents）研究关注计算机控制，包括浏览网页、操作智能手机、玩游戏等。然而，已有研究依赖内部 API 获取输入，并输出预先定义好的动作。要构建能完成计算机上一切任务的通用智能体，必须使用最通用和最标准的输入输出与计算机进行交互。因此，通用计算机控制使用统一的输入和输出，从而让智能体的通用性变为可能。但通用性带来了操作上的难度：（1）使用计算机屏幕作为输入对智能体的视频理解能力提出了更高的要求，例如由于没有内部 API，需要通过视觉信息判断动作是否执行成功；（2）使用键盘和鼠标操作作为输出使得智能体需要更高的时空操作精度，比如键盘按键和鼠标点击通常额外涉及时间维度。如何解决这些难题是构建通用计算机控制智能体 (GCC Agents) 的挑战！Cradle：操控一切软件
vs code主题扩展最终需json格式定义，但开发者可通过javascript或typescript等脚本语言生成此json文件。这种方法有效解决了大型json文件难以维护、不支持注释等问题，并能实现颜色动态计算，显著提升主题开发的灵活性与效率。 为什么选择脚本化生成VS Code主题？ 在开发V…
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