論文の概要: ScaleCUA: Scaling Open-Source Computer Use Agents with Cross-Platform Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15221v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 17:59:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.399531
• Title: ScaleCUA: Scaling Open-Source Computer Use Agents with Cross-Platform Data
• Title（参考訳）: ScaleCUA: クロスプラットフォームデータによるオープンソースのコンピュータ使用エージェントのスケーリング
• Authors: Zhaoyang Liu, JingJing Xie, Zichen Ding, Zehao Li, Bowen Yang, Zhenyu Wu, Xuehui Wang, Qiushi Sun, Shi Liu, Weiyun Wang, Shenglong Ye, Qingyun Li, Zeyue Tian, Gen Luo, Xiangyu Yue, Biqing Qi, Kai Chen, Bowen Zhou, Yu Qiao, Qifeng Chen, Wenhai Wang,
• Abstract要約: ScaleCUAは、オープンソースのコンピュータ利用データとファンデーションモデルをスケーリングするためのステップである。 6つのオペレーティングシステムと3つのタスクドメインにまたがる大規模なデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.75661605389327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have enabled computer use agents (CUAs) that operate GUIs autonomously, showing great potential, yet progress is limited by the lack of large-scale, open-source computer use data and foundation models. In this work, we introduce ScaleCUA, a step toward scaling open-source CUAs. It offers a large-scale dataset spanning 6 operating systems and 3 task domains, built via a closed-loop pipeline uniting automated agents with human experts. Trained on this scaled-up data, ScaleCUA can operate seamlessly across platforms. Specifically, it delivers strong gains over baselines (+26.6 on WebArena-Lite-v2, +10.7 on ScreenSpot-Pro) and sets new state-of-the-art results (94.4% on MMBench-GUI L1-Hard, 60.6% on OSWorld-G, 47.4% on WebArena-Lite-v2). These findings underscore the power of data-driven scaling for general-purpose computer use agents. We will release data, models, and code to advance future research: https://github.com/OpenGVLab/ScaleCUA.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)はGUIを自律的に運用するコンピュータ・ユース・エージェント(CUA)を実現しているが、大規模でオープンソースのコンピュータ・ユース・データとファンデーション・モデルがないため進歩は限られている。 本研究では,オープンソースCUAのスケールアップに向けたステップであるScaleCUAを紹介する。 6つのオペレーティングシステムと3つのタスクドメインにまたがる大規模なデータセットを提供する。 このスケールアップデータに基づいて、ScaleCUAはプラットフォーム間でシームレスに動作する。 具体的には、ベースライン(WebArena-Lite-v2で+26.6、ScreenSpot-Proで+10.7)をはるかに上回り、新しい最先端結果(MMBench-GUI L1-Hardで94.4%、OSWorld-Gで60.6%、WebArena-Lite-v2で47.4%)を新たに設定する。 これらの知見は汎用コンピュータ利用エージェントにおけるデータ駆動スケーリングのパワーを浮き彫りにした。 将来の研究を進めるために、データ、モデル、コードをリリースします。

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