Liquid d1图像决策模型微调至96%
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Liquid d1图像决策模型微调至96%
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AI 综述
Chris Levy 发布实战教程，将 Liquid d1 决策模型从文本输入扩展到图像输入，用网站截图和候选元素预测 Web Agent 下一步应交互的对象。教程称，模型使用 Multimodal-Mind2Web 的4574条样本，在 Modal 单张 RTX PRO 6000 上完成一个 epoch 后，测试准确率由51%提升至96%。 helloiamleonie 转发并推荐了该教程，相关训练数据已发布至 Hugging Face。
AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新
最新进展10月30日 04:26
单卡 20 分钟微调 Liquid d1-2B 图像决策模型，准确率 51%→96%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI Hunt单卡 20 分钟微调 Liquid d1-2B 图像决策模型，准确率 51%→96%
Chris Levy 的实战教程将 Liquid d1 决策模型扩展到图像输入，用网站截图训练模型选择下一个交互元素。训练使用 Multimodal-Mind2Web 的 4574 条样本，在 Modal 单张 RTX PRO 6000 上完成一个 epoch，模型准确率由 51%提升至 96%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。