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Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

OPENCUA: Open Foundations for Computer-Use Agents

Summary

视觉—语言模型已展示出作为计算机使用代理（Computer-Use Agents，CUAs）的卓越能力，能够自动化完成多种计算机任务。随着其商业潜力不断提升，最先进的 CUA 系统的关键技术细节仍然处于封闭状态。鉴于这类代理将日益在数字交互中充当中介，并代表我们执行具有重要影响的决策，研究社区亟需开放的 CUA 框架，以系统性地研究其能力、局限性与潜在风险。为弥补这一缺口，我们提出了 OpenCUA，一个用于扩展 CUA 数据与基础模型的综合性开源框架。

该框架包括以下三项核心组成部分：（1）一个标注基础设施，能够无缝捕获人类的计算机使用示范；（2）AgentNet，这是首个大规模计算机使用任务数据集，覆盖 3 种操作系统以及 200 余个应用程序和网站；（3）一个可扩展的数据处理流水线，将示范转化为状态—动作对，并引入具有反思性的长链式思维（Chain-of-Thought）推理，从而在数据规模扩大时持续带来稳健的性能提升。

我们的端到端代理模型在多项 CUA 基准测试中表现出强劲性能。尤其是，OpenCUA-72B 在 OSWorld-Verified 上取得了 45.0% 的平均成功率，在开源模型中建立了新的最优性能（SOTA）。进一步分析表明，该方法在跨领域场景中具有良好的泛化能力，并且能够显著受益于测试阶段计算量的增加。我们已公开发布标注工具、数据集、代码及模型，以构建开放基础，推动后续 CUA 研究的发展。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2508.09123