論文の概要: WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02592v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 12:59:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.285278
- Title: WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent
- Title（参考訳）: WebSailor: Webエージェントのためのスーパーヒューマン推論のナビゲート
- Authors: Kuan Li, Zhongwang Zhang, Huifeng Yin, Liwen Zhang, Litu Ou, Jialong Wu, Wenbiao Yin, Baixuan Li, Zhengwei Tao, Xinyu Wang, Weizhou Shen, Junkai Zhang, Dingchu Zhang, Xixi Wu, Yong Jiang, Ming Yan, Pengjun Xie, Fei Huang, Jingren Zhou,
- Abstract要約: WebSailorは、この重要な機能を組み込むように設計された、完全なポストトレーニング方法論である。
我々のアプローチは、構造化サンプリングと情報難読化によって、新しい、不確実なタスクを生成することである。
WebSailorは複雑な情報検索タスクにおいて、すべてのオープンソースエージェントを著しく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.5231321118689
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Transcending human cognitive limitations represents a critical frontier in LLM training. Proprietary agentic systems like DeepResearch have demonstrated superhuman capabilities on extremely complex information-seeking benchmarks such as BrowseComp, a feat previously unattainable. We posit that their success hinges on a sophisticated reasoning pattern absent in open-source models: the ability to systematically reduce extreme uncertainty when navigating vast information landscapes. Based on this insight, we introduce WebSailor, a complete post-training methodology designed to instill this crucial capability. Our approach involves generating novel, high-uncertainty tasks through structured sampling and information obfuscation, RFT cold start, and an efficient agentic RL training algorithm, Duplicating Sampling Policy Optimization (DUPO). With this integrated pipeline, WebSailor significantly outperforms all opensource agents in complex information-seeking tasks, matching proprietary agents' performance and closing the capability gap.
- Abstract（参考訳）: 人間の認知的限界を超越することは、LLMトレーニングにおける重要なフロンティアである。
DeepResearchのようなプロプライエタリなエージェントシステムは、BrowseCompのような非常に複雑な情報検索ベンチマークで超人的な能力を実証している。
彼らの成功は、オープンソースモデルに欠けている洗練された推論パターン、つまり、膨大な情報ランドスケープをナビゲートする際の極端な不確実性を体系的に低減できる能力に基づいていると仮定する。
この知見に基づいて、私たちは、この重要な能力を具現化するように設計された、完全なポストトレーニング方法論であるWebSailorを紹介します。
提案手法では, 構造化サンプリングと情報難読化, RFTコールドスタート, および効率的なエージェントRLトレーニングアルゴリズムDuplicating Smpling Policy Optimization (DUPO) を用いて, 新規で不確実なタスクを生成する。
この統合パイプラインにより、WebSailorは複雑な情報検索タスクにおいてすべてのオープンソースエージェントを著しく上回り、プロプライエタリなエージェントのパフォーマンスにマッチし、能力のギャップを埋める。
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