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Apple Machine Learning は、ウェブの複雑さに対応し、視覚的ウェブエージェントの学習データを拡張可能にする「Weblica」というフレームワークを提案した。HTTP レベルキャッシングを活用して、多様なウェブ環境を再現・再生成する仕組みを実現している。
API を提供していない Web アプリの操作において、多くのチームはコストのかかる構造化インターフェース作成を避け、視覚エージェントを採用している。しかし、このアプローチは詳細なプロンプトが必要でミスが多く、高価であることが示された。