论文页面 - UI-TARS-2 技术报告：利用多轮强化学习推进 GUI 智能体

来源：https://huggingface.co/papers/2509.02544 发布日期：2025年9月2日

#2 今日论文 (https://huggingface.co/papers/date/2025-09-03) 作者：

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摘要

UI-TARS-2 是一个原生以 GUI 为中心的智能体模型，解决了数据可扩展性、多轮强化学习和环境稳定性方面的挑战，在各种基准测试中相较于其前身取得了显著改进，并超越了强大的基线模型。

为图形用户界面（GUI (https://huggingface.co/papers?q=GUI)）开发自主智能体是人工智能领域的重大挑战。虽然原生智能体模型最近的进展通过端到端学习统一了感知、推理、行动和记忆，展现出了良好的前景，但在数据可扩展性、多轮强化学习（https://huggingface.co/papers?q=reinforcement%20learning)(RL)、纯 GUI 操作的局限性以及环境稳定性方面仍存在开放性问题。在本技术报告中，我们呈现了 UI-TARS-2，这是一个原生以 GUI 为中心的智能体模型，通过系统化的训练方法解决这些挑战：用于可扩展数据生成的数据飞轮（https://huggingface.co/papers?q=data%20flywheel）、稳定的多轮 RL（https://huggingface.co/papers?q=multi-turn%20RL)框架、集成文件系统和终端的混合 GUI（https://huggingface.co/papers?q=GUI)环境，以及用于大规模 rollout 的统一沙箱平台。实证评估表明，UI-TARS-2 相比其前身 UI-TARS-1.5 取得了显著提升。在 GUI（https://huggingface.co/papers?q=GUI)基准测试中，它在 Online-Mind2Web (https://huggingface.co/papers?q=Online-Mind2Web) 上达到 88.2 分，在 OSWorld (https://huggingface.co/papers?q=OSWorld) 上达到 47.5 分，在 WindowsAgentArena (https://huggingface.co/papers?q=WindowsAgentArena) 上达到 50.6 分，在 AndroidWorld (https://huggingface.co/papers?q=AndroidWorld) 上达到 73.3 分，超越了 Claude 和 OpenAI 智能体等强大的基线模型。在游戏环境中，它在 15 个游戏的测试套件中获得了 59.8 的平均归一化分数——约为人类水平的 60%——并在 LMGame-Bench (https://huggingface.co/papers?q=LMGame-Bench) 上与前沿闭源模型（如 OpenAI o3）保持竞争力。此外，该模型还能泛化到长程信息检索任务（https://huggingface.co/papers?q=long-horizon%20information-seeking%20tasks）和软件工程基准测试（https://huggingface.co/papers?q=software%20engineering%20benchmarks），展示了其在不同智能体任务中的鲁棒性。对训练动态的详细分析进一步提供了关于实现大规模智能体 RL 稳定性和效率的见解。这些结果凸显了 UI-TARS-2 推进 GUI（https://huggingface.co/papers?q=GUI)智能体发展的潜力，并展现出对真实世界交互场景的强大泛化能力。

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