작업 모델 유도: 컴퓨터 추적 데이터에서 교차된 워크플로우 복원
읽어야 하는 이유 데스크탑 에이전트를 구축하는 AI 엔지니어는 TMI를 사용하여 원시 상호작용 데이터에서 실제 워크플로우를 학습하고, 더 견고하고 감사 가능한 작업 실행을 가능하게 할 수 있습니다.
새로운 TMI 방법은 수동 컴퓨터 사용 추적 데이터에서 구조화된 작업 모델을 추출하여 기존 기준선 대비 에이전트 정확도를 크게 향상시킵니다.
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새로운 TMI 방법은 수동 컴퓨터 사용 추적 데이터에서 구조화된 작업 모델을 추출하여 기존 기준선 대비 에이전트 정확도를 크게 향상시킵니다.