論文の概要: WebGrader: Training LLMs for Web Development with Self-Evolving Programmatic Grader
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06474v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 18:06:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.259018
- Title: WebGrader: Training LLMs for Web Development with Self-Evolving Programmatic Grader
- Title（参考訳）: WebGrader: 自己進化型プログラムグレーダによるWeb開発のためのLLMのトレーニング
- Abstract要約: 本稿では,WebGraderを提案する。WebGraderは,各Webサイトからの対話フローを自律的に導出する,自己進化型プログラムグレーダである。
WebGraderは、生成されたプロジェクトをライブブラウザで実現し、ソースコードとライブDOMに対してターゲットアクションを接地し、ビジュアル、DOM、レスポンス、永続状態のエビデンスを収集します。
WebGen-Benchでは、WebGraderは8Bポリシーを52.01%の機能的な成功率にトレーニングし、マッチした外見+スクリプトの報酬を7.88ポイント上回り、o4-miniとDeepSeek-v4-flashを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.87868496043721
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models increasingly generate complete websites from natural-language descriptions, and reinforcement learning has become a central approach to closing their remaining functional gap. This training regime is bottlenecked by reward design. Hand-authored browser scripts are executable yet costly to write for open-ended requirements, while VLM and GUI-agent graders scale but may issue verdicts before observing the decisive state. We propose WebGrader, a self-evolving programmatic grader that autonomously derives the required interaction flows from each website request, represents each flow as an executable Flow Contract, and uses its execution outcome as an RL reward. WebGrader materializes the generated project in a live browser, grounds target actions against the source code and live DOM, and collects visual, DOM, response, and persistent-state evidence along the same browser trajectory. A residual-driven offline loop then discovers reusable verifier skills, screens them on disjoint validation pages, and freezes the promoted skill graph before policy training. By separating test planning, action grounding, evidence collection, and semantic judgment, WebGrader issues a Pass verdict only after observing the requested transition. On WebGen-Bench, WebGrader trains an 8B policy to a 52.01% functional success rate, outperforming a matched appearance-plus-script reward by 7.88 points and surpassing o4-mini and DeepSeek-v4-flash. On WG-core-250, the policy reaches a Full Score of 44.953 and surpasses Qwen3-Coder-480B.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、自然言語の記述から完全なWebサイトを生成する傾向にあり、強化学習は、残りの機能的ギャップを埋めるための中心的なアプローチとなっている。
このトレーニング体制は報酬設計によってボトルネックになっている。
手書きのブラウザスクリプトは、オープンな要件のために書けるが、VLMとGUIエージェントグレーダーはスケールするが、決定的な状態を見る前に検証を発行する。
本稿では,WebGraderを提案する。WebGraderは,各Webサイト要求から要求される対話フローを自律的に導出し,各フローを実行可能なフローコントラクトとして表現し,その実行結果をRL報酬として利用する,自己進化型プログラムグレーダである。
WebGraderは、生成されたプロジェクトをライブブラウザで実現し、ソースコードとライブDOMに対してターゲットアクションを接地し、同じブラウザの軌道に沿ってビジュアル、DOM、レスポンス、永続的なエビデンスを収集します。
残余駆動のオフラインループは再利用可能なバリデーションスキルを発見し、不随意のバリデーションページでスクリーニングし、ポリシートレーニングの前にプロモートされたスキルグラフを凍結する。
テスト計画、アクショングラウンディング、エビデンスコレクション、セマンティックな判断を分離することで、WebGraderは要求された遷移を観察した後のみパスの判定を発行する。
WebGen-Benchでは、WebGraderは8Bポリシーを52.01%の機能的な成功率にトレーニングし、マッチした外見+スクリプトの報酬を7.88ポイント上回り、o4-miniとDeepSeek-v4-flashを上回っている。
WG-core-250では44.953のフルスコアに達し、Qwen3-Coder-480Bを上回っている。
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