论文页面 - NorthCUA 技术报告：通过大规模经验为计算机使用智能体提速

来源：https://huggingface.co/papers/2611.02102 作者：

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摘要

NorthCUA 通过经验飞轮、递归自我改进、分阶段学习和强化学习来扩展计算机使用智能体，实现了最先进的开源 GUI 和网页交互结果.

将计算机使用智能体（https://huggingface.co/papers?q=computer-use%20agents）从执行单个操作扩展到完成复杂的软件工作，需要将决策与完整结果联系起来的经验. 我们提出 NorthCUA，这是一个通过大规模经验加速计算机使用智能体（https://huggingface.co/papers?q=computer-use%20agents）的集成系统. 它的经验飞轮（https://huggingface.co/papers?q=Experience%20Flywheel）为 NorthCUA Harness 提供多样化的可执行任务，Harness 负责维持长时间交互、记录决策并检查任务结果. 飞轮利用这些记录来筛选经过验证的轨迹. 对于未解决的任务，递归自我改进（https://huggingface.co/papers?q=recursive%20self-improvement）会演化出可复用技能（https://huggingface.co/papers?q=reusable%20skills）并保留经过验证的里程碑（https://huggingface.co/papers?q=verified%20milestones），使后续尝试能够在先前进展的基础上继续. 分阶段学习（https://huggingface.co/papers?q=Staged%20Learning）将这些经验与飞轮提供的接地数据相结合，通过中期训练和长时程监督微调（https://huggingface.co/papers?q=supervised%20fine-tuning）来培养 GUI 能力. 随后，策略通过在同一个 Harness 中进行的桌面-网页联合强化学习（https://huggingface.co/papers?q=reinforcement%20learning），从全新的尝试中学习，从而闭合经验生产与策略改进之间的回路. 最终得到的 Nano、Mini 和 Pro 系列在所报告的评测设置下，在 GUI 接地（https://huggingface.co/papers?q=GUI%20grounding）、桌面执行（https://huggingface.co/papers?q=desktop%20execution）和 Web 交互（https://huggingface.co/papers?q=Web%20interaction）方面取得了开源模型中最先进的结果. 为了获得更敏捷的 Web 工作流，NorthCUA-Ultrafast 在预 RL 的 Nano 上将直接动作选择与开放式生成相结合，提供了可量化的质量-延迟权衡. 这些进展共同确立了 NorthCUA 作为高性能模型系列的地位，并为将复杂软件工作从意图带到完成的智能体提供了可复用的基础.

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