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UI-TARS-1.5 是一款基于强大的视觉语言模型构建的开源多模态代理，能够在虚拟世界中高效地执行各种任务。 UI-TARS-1.5 这是一款基于视觉-语言模型构建的开源多模态智能体，能够在虚拟世界中高效执行各类任务。 UI-TARS-1.5 基于字节此前提出的原生智能体方案 UI-TARS，通过强化学习进一步增强了模型的高阶推理能力，使模型能够在“行动”前先进行“思考”。 该版本的模型中，团队还展示了一个新的愿景：以游戏为载体来增强基础模型的推理能力。与数学、编程等领域相比，游戏更多依赖直观的、常识性的推理，并较少依赖专业知识，因此，游戏通常是评估和提升未来模型通用能力的理想测试场景。 据介绍，UI-TARS 是一个原生 GUI 智能体，具备真实操作电脑和手机系统的能力，同时，还可操控浏览器、完成复杂交互任务。UI-TARS-1.5 能够实现精准 GUI 操作，基于团队在四个维度的技术探索： 视觉感知增强：依托大规模界面截图数据，模型可理解元素的语义与上下文，形成精准描述。 System 2 推理机制：在动作前生成“思维（thought）”，支持复杂任务的多步规划与决策。 统一动作建模：构建跨平台标准动作空间，通过真实轨迹学习提升动作可控性与执行精度。 可自我演化的训练范式：通过自动化的交互轨迹采集与反思式训练，模型持续从错误中改进，适应复杂环境变化。
DeepWiki ：基于 GitHub Repo 源代码生成最新版可对话式文档，由 Devin驱动。 开源项目免费使用，无需注册。 私有项目中使用需在 http://devin.ai 注册账号。 直接访问 https://deepwiki.com，或将 GitHub 链接中的 github 替换为 deepwiki。 即：GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki，即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如：https://deepwiki.com/<user>/<repo> Devin AI 是由 Cognition Labs开发的自主人工智能助手工具，标榜为 “AI 软件开发者”。曾号称全球首个全自动 AI 程序员，因执行成本高导致订阅价格也极高，后来就淡出人们视野了。目前更主流的开发形式是 IDE + MCP（如 Cursor、VSCode、Windsurf 等），半自动化的工具链调用让控制更精准，结果也变得更加可靠。 Devin 这次带来的 DeepWiki 确实是阅读 GitHub 项目的好帮手，在正式开始介绍 DeepWiki 前，我们先来了解一下目前阅读开源项目的痛点： GitHub 主流开源项目介绍以英文 README.md 为主，支持多语言介绍的并不多，对于非母语的人来说，存在一定阅读障碍。 很多仓库可能连比较像样的 README 介绍都没，更别提专门的文档网站或 Blog 了。于开发者而言是灾难性的，需要自行查看源代码或在 issues 中搜寻一些描述。 如果仓库文件超多，上百个文件，或大几十万行代码，想要通过阅读源码来建立项目宏观认知会变得特别难。 阅读一个仓库的源代码或许不难，但面对 GitHub 这种世界级的开发者聚集地，每天都会诞生大量开源项目，纯靠人力阅读总结会被累死（面对海量代码，人会变得麻木）。 在项目文档中不会有功能与源码之间的映射关系说明，但这又是借鉴参考项目时的一个重点需求。 在源码阅读方面，其实 GitHub 本身就做了许多改进，如树状目录，函数依赖图谱等。 随着 GitHub Copilot 的升级，也被集成进 GitHub，通过交互式对话来进一步辅助源码阅读。点击具体代码行号或顶部固定按钮唤醒 AI 对话，可提问项目相关的任何问题。 但以上这些 GitHub 提供的能力远远不够，并不能帮助我们快速建立项目宏观层面的认知（系统架构图、依赖图等）。 DeepWiki 简介 关于 DeepWiki 的详细信息是由以下推文揭露的，我对其进行了梳理。 Cognition Labs 打造了 DeepWiki，一个免费、可对话的 GitHub 仓库百科全书，致力于让每一个开发者都能轻松访问最新、结构化的项目文档。DeepWiki 由 Devin 技术驱动，专为开源项目免费开放，无需注册即可使用。只需将任何 GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki，即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如：https://deepwiki.com/<user>/<repo> 据 Cognition Labs 成员介绍，DeepWiki 在构建过程中，让大语言模型（LLM）全面扫描了完整的代码库。到目前为止，它已经索引了超过 30,000 个热门 GitHub 仓库，处理了超过 40 亿行代码，处理总量超过 1000 亿 tokens，仅索引过程的计算开销就超过了 30 万美元。索引一个仓库的平均成本大约为 12 美元，但团队还是决定让所有开源项目免费使用，无需任何注册门槛。 从系统设计来看，模型在局部理解代码（如函数、模块）方面表现非常出色，但真正的挑战在于理解整个代码库的全局结构。DeepWiki 针对这一难题，采用了分层方法：先将代码库划分为一套套高层次系统（high-level systems），再为每一个系统生成对应的 Wiki 页面，帮助用户在整体上把握项目架构。 它还利用了一个非常有趣的信号——提交历史（commit history）。通过分析哪些文件经常被一起修改，可以构建出文件之间的关联图（graph），从而揭示项目内部许多潜在且重要的结构模式。这一方法进一步增强了 DeepWiki 对代码库内部逻辑关系的理解与呈现。 如果找不到你需要的仓库，团队也很乐意帮你索引任何公开 GitHub 仓库。对于私有仓库，只需注册 Devin 账号即可使用相同功能。此外，DeepWiki 支持分享 Wiki 页面和智能解答链接，方便团队成员始终保持信息同步。
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