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SeeAct

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SeeAct 是一個結合大型語言模型規劃與視覺場景理解的開源 AI 代理框架，將任務分解為子目標並生成行動序列。它提供模塊化的感知、規劃及執行管線，用於導航、操控與互動推理的視覺語言代理。研究人員與開發者可以擴展組件，在模擬環境中進行基準測試，並定制工作流程以適應新任務。
新增日期：
社交與郵件：
平台：
May 13 2025
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SeeAct
SeeAct 是一個結合大型語言模型規劃與視覺場景理解的開源 AI 代理框架，將任務分解為子目標並生成行動序列。它提供模塊化的感知、規劃及執行管線，用於導航、操控與互動推理的視覺語言代理。研究人員與開發者可以擴展組件，在模擬環境中進行基準測試，並定制工作流程以適應新任務。
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平台：
May 13 2025
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精選

SeeAct 是什麼？

SeeAct 設計目的是為視覺語言代理提供雙階段管線：由大型語言模型驅動的規劃模塊生成基於觀察場景的子目標，執行模塊將子目標轉化為環境特定的行動。感知骨幹從圖像或模擬中提取物件與場景特徵。模塊化架構允許輕鬆替換規劃器或感知網絡，並支持在 AI2-THOR、Habitat 及自訂環境中的評估。SeeAct 促進互動式 embodied AI 研究，提供端到端的任務分解、歸屬與執行。

誰會使用 SeeAct？

  • AI 研究人員
  • 機器人開發者
  • NLP 實務者
  • 視覺語言系統工程師

如何使用 SeeAct？

  • 步驟一：克隆 SeeAct GitHub 倉庫
  • 步驟二：透過 pip 或 conda 安裝 Python 及相關依賴
  • 步驟三：下載或配置支援的模擬環境（如 AI2-THOR）
  • 步驟四：在配置檔中定義感知與規劃模塊
  • 步驟五：運行訓練或推理腳本以生成子目標與行動
  • 步驟六：分析結果，並微調模塊以應對自訂任務

平台

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

SeeAct 的核心特徵與益處

主要功能

  • 基於 LLM 的子目標規劃
  • 視覺感知與特徵提取
  • 模塊化執行管線
  • 在模擬環境中的基準任務
  • 可配置的組件

優點

  • 解釋性任務分解
  • 快速原型化 embodied 代理
  • 高度擴展的架構
  • 與標準基準兼容
  • 開源並由社群推動

SeeAct 的主要使用案例與應用

  • AI2-THOR 中的視覺與語言導航
  • 機器人操控策略測試
  • 互動場景理解演示
  • 虛擬環境中的任務規劃

SeeAct 的優點與缺點

優點

利用先進的多模態大型模型如GPT-4V進行複雜的網頁互動。
結合動作生成與定位，有效執行實際網站上的任務。
展現出強大的推測性規劃、內容推理和自我修正能力。
作為Python軟體包公開，方便使用和進一步開發。
在線任務完成中展現競爭力，成功率達50%。
被主要AI會議（ICML 2024）接受，反映經驗證的研究成果。

缺點

動作定位依然是一項重大挑戰，與oracle定位相比存在顯著的性能差距。
目前的定位方法（元素屬性、文本選擇、圖像標註）存在錯誤案例，導致失敗。
在實際網站上的成功率僅約為任務的一半，顯示在穩健性和泛化能力方面仍有改進空間。

SeeAct 的常見問答

SeeAct 公司信息

SeeAct 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
6.3k
平均訪問時長
00:00:15
每次訪問的頁面數
1.34
跳出率
46.96%
Aug 2025 - Oct 2025 所有流量

地理位置

前 4 區域
United States
54.15%
India
23.51%
Vietnam
17.33%
Korea, Republic of
5.01%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版

流量來源

Direct
44.08%
Search
40.50%
Referrals
7.39%
Social
6.94%
Paid Referrals
1.01%
Mail
0.06%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版

SeeAct 評論

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