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OpenWebRL:面向视觉网页智能体的在线多轮强化学习开源框架
原始标题:OpenWebRL: Demystifying Online Multi-turn Reinforcement Learning for Visual Web Agents
内容摘要
OpenWebRL是一个用于在真实网站上通过在线多轮强化学习训练视觉网页智能体的开源框架,覆盖了完整的训练流程。基于该框架训练的OpenWebRL-4B模型,在仅使用0.4K条监督初始化轨迹和2.2K个开放式RL训练任务的情况下,在Online-Mind2Web基准上达到67.0%成功率,在DeepShop基准上达到64.0%,超越了同规模或更大规模的先前开源智能体,性能可与OpenAI CUA和Gemini CUA等闭源系统竞争。该工作为构建更强、可复现且高性价比的开源网页智能体提供了实践路径。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
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