論文の概要: CaptchaMind: Training CAPTCHA Solvers via Reinforcement Learning with Explicit Reasoning Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19538v1
• Date: Tue, 19 May 2026 08:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.212186
• Title: CaptchaMind: Training CAPTCHA Solvers via Reinforcement Learning with Explicit Reasoning Supervision
• Title（参考訳）: CaptchaMind: Explicit Reasoning Supervisionによる強化学習によるCAPTCHAソルバーのトレーニング
• Abstract要約: CaptchaベースのCaptchaベースのRLMindを導入し、8つのタスクの平均成功率は82.9%、現実世界のインスタンスでは72.9%に達した。 RLMindは8つのタスクで平均成功率82.9%、実世界のインスタンスで平均成功率72.9%を達成し、明確な推論プロセスの監督を訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.35579781554922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CAPTCHAs are widely deployed as human verification mechanisms and frequently block intelligent agents from completing end-to-end automation in real-world web environments. Solving modern CAPTCHAs requires robust multi-step visual reasoning and interaction capabilities, yet training-based approaches have remained absent due to the lack of large-scale training data and process-level annotations. We introduce CaptchaBench, the first CAPTCHA benchmark designed to support large-scale training, comprising 16,000 programmatically generated samples across eight task categories with detailed region and process-level annotations. Systematic evaluation on CaptchaBench reveals that existing methods fail consistently on tasks requiring fine-grained visual detail capture and region-level comparison. We therefore present CaptchaMind, an RL-based solver trained with explicit reasoning process supervision, achieving 82.9% average success rate across eight tasks and 71.0% on real-world instances, substantially outperforming all existing methods without closed-source APIs.
• Abstract（参考訳）: CAPTCHAは人間の認証機構として広くデプロイされており、現実世界のWeb環境では、インテリジェントエージェントがエンドツーエンドの自動化を完了するのを頻繁にブロックしている。 現代的なCAPTCHAの解決には、堅牢な多段階の視覚的推論とインタラクション機能が必要だが、大規模なトレーニングデータとプロセスレベルのアノテーションが欠如しているため、トレーニングベースのアプローチはいまだに存在しない。 大規模トレーニングをサポートするために設計された最初のCAPTCHAベンチマークであるCaptchaBenchを紹介する。 CaptchaBenchのシステマティック評価では、既存のメソッドは、きめ細かい視覚的詳細と地域レベルの比較を必要とするタスクで一貫して失敗する。 そこで我々は、8つのタスクの平均成功率82.9%を達成し、71.0%を実世界のインスタンスで達成し、クローズドソースのAPIを使わずに既存のすべてのメソッドを大幅に上回っている、RLベースの解決ツールであるCaptchaMindを紹介した。

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