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  1. RESEARCH · CL_95769 ·

    新的 ProCUA-SFT 数据集提升了 AI 代理的桌面性能

    研究人员开发了 ProCUA-SFT,一个旨在改进与图形桌面环境交互的计算机使用代理(CUAs)训练的新数据集。AgentNet 等现有数据集已显示出负迁移效应,阻碍了性能。ProCUA-SFT 由 310 万个来自合成轨迹的步级样本组成,通过使用自动化的任务生成和验证管道来解决这个问题。在 ProCUA-SFT 上微调 UI-TARS 7B 模型,在 OSWorld 基准测试上显著提高了性能,优于在 AgentNet 上训练的模型。…