論文の概要: CUA-Lite: An Open Platform for Computer Use Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26071v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 09:30:54 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:32:11.76416
• Title: CUA-Lite: An Open Platform for Computer Use Agents
• Title（参考訳）: CUA-Lite: コンピュータ利用エージェントのためのオープンプラットフォーム
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータ利用エージェントを開発するためのオープンプラットフォームCUA-Liteを紹介する。 3つの標準化された抽象化を中心に構築されている。 当社はデータセット、コード、モデルをリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.51632013282784
• License:
• Abstract: Open resources for computer use agents (CUAs) -- environments, datasets, and models -- remain scattered: without a standard, these resources cannot be integrated and scaled; additionally, evaluation, RL, and SFT cannot share one infrastructure. We present CUA-Lite, an open platform for developing CUAs, built around three standardized abstractions: (1) Unified environment interface, under which we integrate 12 benchmarks across desktop, browser, and mobile, plus lightweight VM-free sandboxes that replicate OSWorld's desktop at much lower cost, providing over 30,000 verifiable tasks. (2) Unified supervised data format, into which we convert the major public CUA datasets, from GUI grounding and understanding to full rollouts, and record our fresh rollouts from frontier CUAs on these verifiable environments. (3) Model harnesses shared across evaluation, RL, and SFT, one per model and implemented for 14 model families. Each harness runs its model in these computer environments, producing the rollouts that evaluation and RL consume, or renders stored supervised data into the model's own training format for SFT. We release reference scores across the integrated benchmarks, and show that RL and SFT through the same harness improve open-weight models. We release our dataset, code, and models, and the platform is open to contributions.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ利用エージェント(CUA)のオープンリソース -- 環境、データセット、モデル -- は分散しており、標準がなければ、これらのリソースは統合およびスケールすることはできない。 1) 統一された環境インターフェース、デスクトップ、ブラウザ、モバイルに12のベンチマークを統合すること、およびOSWorldのデスクトップをはるかに低コストで再現し、30,000以上の検証可能なタスクを提供する軽量なVMフリーサンドボックス。 2) GUIグラウンディングや理解から完全なロールアウトへと、主要なCUAデータセットを変換し、これらの検証可能な環境上でフロンティアCUAから新たなロールアウトを記録します。 3) モデルハーネスは, モデルごとに1つずつ, 評価, RL, SFT間で共有され, 14種類のモデルファミリに対して実装された。 各ハーネスはこれらのコンピュータ環境でモデルを実行し、評価とRLが消費するロールアウトを生成したり、モデル独自のSFTトレーニングフォーマットに格納された教師付きデータをレンダリングする。 統合ベンチマーク全体で参照スコアをリリースし、同じハーネスによるRLとSFTがオープンウェイトモデルを改善することを示す。 当社はデータセット、コード、モデルをリリースしています。

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