這項(xiàng)由上海AI實(shí)驗(yàn)室牽頭、聯(lián)合香港大學(xué)、牛津大學(xué)、上海交通大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)和香港科技大學(xué)的重要研究發(fā)表于2025年6月的arXiv平臺(tái)。研究團(tuán)隊(duì)由上海AI實(shí)驗(yàn)室的孫秋實(shí)、程康智、丁子晨等研究員領(lǐng)導(dǎo)，論文標(biāo)題為《OS-Genesis: Automating GUI Agent Trajectory Construction via Reverse Task Synthesis》。有興趣深入了解的讀者可以訪問項(xiàng)目主頁獲取完整論文、代碼和數(shù)據(jù)。

想象一下，如果你要教一個(gè)機(jī)器人學(xué)會(huì)使用智能手機(jī)或電腦，傳統(tǒng)的方法就像給它一本厚厚的操作手冊(cè)，里面詳細(xì)列出了每一個(gè)可能遇到的情況和對(duì)應(yīng)的操作步驟。但問題是，現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用軟件變化太快，手冊(cè)永遠(yuǎn)跟不上實(shí)際需要，而且手冊(cè)越厚，機(jī)器人學(xué)起來越困難。上海AI實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)完全不同的思路：讓機(jī)器人自己去探索和學(xué)習(xí)，就像一個(gè)好奇的孩子拿到新玩具后會(huì)到處點(diǎn)擊嘗試一樣。

研究團(tuán)隊(duì)將他們的新方法命名為OS-Genesis，這個(gè)名字很形象——"OS"代表操作系統(tǒng)，"Genesis"意為創(chuàng)世紀(jì)，暗示這是一種全新的、創(chuàng)造性的訓(xùn)練方法。與傳統(tǒng)方法最大的不同在于，OS-Genesis不需要人工預(yù)先設(shè)定任務(wù)，而是讓AI智能體先自由地與界面互動(dòng)，然后再根據(jù)這些互動(dòng)的結(jié)果反推出有意義的任務(wù)。這就像是讓一個(gè)人先在廚房里隨意嘗試各種操作，觀察每個(gè)操作產(chǎn)生的結(jié)果，然后總結(jié)出"如何做一道菜"的完整流程。

這種"反向任務(wù)合成"的方法解決了目前GUI（圖形用戶界面）智能體訓(xùn)練中的一個(gè)根本性問題。以往的方法依賴于大量人工標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，就像雇傭成千上萬的人來演示"如何使用微信發(fā)朋友圈"、"如何在淘寶上購物"等等具體任務(wù)。這不僅成本極高，而且覆蓋面有限——你永遠(yuǎn)無法預(yù)料用戶會(huì)遇到什么樣的新應(yīng)用或新功能。更關(guān)鍵的是，這些預(yù)定義的任務(wù)往往與真實(shí)的使用環(huán)境存在差距，就像按照教科書學(xué)開車和實(shí)際上路開車完全是兩回事。

OS-Genesis的工作原理可以用探險(xiǎn)家繪制地圖來類比。傳統(tǒng)方法就像是先畫好地圖再去探險(xiǎn)，而OS-Genesis則是先去探險(xiǎn)，在探索過程中逐步繪制出準(zhǔn)確的地圖。具體來說，系統(tǒng)首先讓AI智能體在移動(dòng)應(yīng)用和網(wǎng)頁環(huán)境中隨意點(diǎn)擊、滑動(dòng)、輸入，就像一個(gè)小孩子好奇地點(diǎn)擊屏幕上的各種按鈕。每次操作后，系統(tǒng)會(huì)記錄操作前后的屏幕變化，形成大量的"操作-結(jié)果"配對(duì)數(shù)據(jù)。

接下來是關(guān)鍵的"反向推理"環(huán)節(jié)。系統(tǒng)會(huì)分析這些操作和對(duì)應(yīng)的界面變化，推測(cè)出執(zhí)行這個(gè)操作的可能意圖。比如，如果系統(tǒng)觀察到點(diǎn)擊某個(gè)按鈕后彈出了一個(gè)輸入框，它就會(huì)推斷這個(gè)操作的目的可能是"打開輸入界面以便輸入信息"。然后，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)一步思考，這樣的操作序列可能服務(wù)于什么更大的目標(biāo)，比如"創(chuàng)建新賬戶"或"發(fā)送消息"。

為了確保生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一個(gè)"軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型"，就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老師來評(píng)估學(xué)生的作業(yè)質(zhì)量。這個(gè)模型會(huì)對(duì)每一條生成的操作序列打分，評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括操作的完整性（是否真正完成了預(yù)期任務(wù)）和連貫性（操作步驟是否邏輯合理、沒有多余的繞彎）。評(píng)分采用1到5分的等級(jí)制，5分代表任務(wù)完美完成且操作高效，1分代表任務(wù)完全失敗或操作毫無意義。

這種評(píng)分系統(tǒng)特別智能的地方在于，它不會(huì)簡(jiǎn)單地丟棄那些沒有完全完成任務(wù)的操作序列。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使是"失敗"的嘗試，往往也包含有價(jià)值的探索過程和部分正確的操作，這些都可以為AI智能體的學(xué)習(xí)提供有用信息。這就像學(xué)習(xí)騎自行車時(shí)，即使摔倒了，但摔倒前的平衡嘗試仍然是寶貴的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

一、讓機(jī)器人變成"好奇寶寶"：交互式功能發(fā)現(xiàn)

OS-Genesis方法的第一步，研究團(tuán)隊(duì)稱之為"交互式功能發(fā)現(xiàn)"，這個(gè)過程就像讓一個(gè)充滿好奇心的孩子第一次接觸智能手機(jī)一樣。系統(tǒng)不帶任何預(yù)設(shè)目標(biāo)，純粹出于"好奇"而與各種界面元素進(jìn)行交互。這種方法的核心思想是模仿人類探索新軟件時(shí)的天然行為——我們拿到一個(gè)新的APP時(shí)，通常會(huì)先隨意點(diǎn)擊各種按鈕和菜單，看看會(huì)發(fā)生什么。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，系統(tǒng)會(huì)在安卓模擬器和Chrome瀏覽器中運(yùn)行，就像在兩個(gè)不同的"練習(xí)場(chǎng)"中進(jìn)行探索。整個(gè)探索過程基本上是按規(guī)則進(jìn)行的，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別屏幕上可以點(diǎn)擊的元素，然后隨機(jī)選擇進(jìn)行交互。唯一需要"智能"參與的場(chǎng)景是遇到輸入框的時(shí)候——這時(shí)系統(tǒng)會(huì)調(diào)用GPT-4o來生成合適的輸入內(nèi)容，確保輸入的文字符合上下文語境。

這個(gè)探索過程會(huì)產(chǎn)生大量的"三元組"數(shù)據(jù)，每個(gè)三元組包含三個(gè)部分：操作前的屏幕截圖、執(zhí)行的具體操作、操作后的屏幕截圖?？梢园堰@些三元組想象成一本翻頁動(dòng)畫書，每一頁都記錄了界面在某個(gè)操作下發(fā)生的變化。這些看似簡(jiǎn)單的記錄，實(shí)際上包含了豐富的功能信息和操作邏輯。

比如，系統(tǒng)可能會(huì)記錄這樣一個(gè)序列：在一個(gè)日歷應(yīng)用中點(diǎn)擊"添加事件"按鈕（操作前截圖顯示日歷主界面），執(zhí)行點(diǎn)擊操作，然后屏幕跳轉(zhuǎn)到事件創(chuàng)建頁面（操作后截圖顯示輸入表單）。這個(gè)簡(jiǎn)單的三元組就蘊(yùn)含了"如何在日歷中創(chuàng)建新事件"這一功能的關(guān)鍵信息。

通過這種"漫無目的"的探索，系統(tǒng)實(shí)際上在系統(tǒng)性地發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的各種功能。與傳統(tǒng)的預(yù)定義任務(wù)方法相比，這種探索方式能夠發(fā)現(xiàn)那些人工任務(wù)設(shè)計(jì)者可能遺漏的細(xì)節(jié)功能。就像一個(gè)細(xì)心的游客可能會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)厝硕疾恢赖男”娋包c(diǎn)一樣，這種自由探索往往能挖掘出應(yīng)用中被忽視但實(shí)用的功能細(xì)節(jié)。

更重要的是，這種探索方式完全不需要人工干預(yù)，系統(tǒng)可以24小時(shí)不間斷地在各種應(yīng)用中進(jìn)行探索，積累海量的交互數(shù)據(jù)。這種規(guī)模化的數(shù)據(jù)收集能力是傳統(tǒng)人工標(biāo)注方法無法企及的。研究團(tuán)隊(duì)通過這種方式，在移動(dòng)和網(wǎng)頁環(huán)境中收集了成千上萬個(gè)交互三元組，為后續(xù)的任務(wù)合成奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

二、化整為零再重組：反向任務(wù)合成的奧秘

收集到大量交互數(shù)據(jù)后，OS-Genesis進(jìn)入了最具創(chuàng)新性的階段——反向任務(wù)合成。這個(gè)過程就像是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的偵探，通過分析現(xiàn)場(chǎng)的蛛絲馬跡來重構(gòu)整個(gè)事件的經(jīng)過。不同的是，這里的"案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)"是屏幕截圖，"蛛絲馬跡"是界面的變化，而要重構(gòu)的"事件經(jīng)過"則是用戶可能的操作意圖。

反向任務(wù)合成包含兩個(gè)層次的推理過程。第一個(gè)層次是"低級(jí)指令生成"，系統(tǒng)需要根據(jù)每個(gè)交互三元組推斷出對(duì)應(yīng)的具體操作意圖。這就像看到一個(gè)人拿起杯子的動(dòng)作，推斷出他的immediate intention（直接意圖）是"喝水"。在GUI交互中，如果系統(tǒng)觀察到點(diǎn)擊某個(gè)下拉菜單后出現(xiàn)了選項(xiàng)列表，它會(huì)推斷這個(gè)操作的直接目的是"展開選項(xiàng)以便選擇"。

這個(gè)推理過程需要綜合考慮視覺、上下文和操作語義三個(gè)方面的信息。視覺信息告訴系統(tǒng)界面發(fā)生了什么變化，上下文信息提供當(dāng)前的應(yīng)用場(chǎng)景，操作語義則幫助理解這種變化的含義。研究團(tuán)隊(duì)使用GPT-4o作為"推理引擎"，讓它扮演一個(gè)擅長(zhǎng)分析用戶行為的專家，根據(jù)前后截圖的對(duì)比來推斷操作的直接目的。

第二個(gè)層次是"高級(jí)指令生成"，這是一個(gè)更加復(fù)雜的抽象過程。系統(tǒng)需要將多個(gè)相關(guān)的低級(jí)操作組合起來，推斷出更宏觀的任務(wù)目標(biāo)。這就像一位導(dǎo)演看到演員的一系列單獨(dú)動(dòng)作后，推斷出這些動(dòng)作共同構(gòu)成的完整劇情。比如，"點(diǎn)擊登錄按鈕"、"輸入用戶名"、"輸入密碼"、"點(diǎn)擊確認(rèn)"這一系列低級(jí)操作，可能共同指向"用戶登錄賬戶"這個(gè)高級(jí)任務(wù)。

在實(shí)際操作中，系統(tǒng)會(huì)分析每個(gè)低級(jí)操作的上下文環(huán)境和潛在后續(xù)操作，利用領(lǐng)域知識(shí)和常見的用戶行為模式來推斷可能的高級(jí)目標(biāo)。這個(gè)過程需要一定的"想象力"——系統(tǒng)需要設(shè)想一個(gè)合理的用戶場(chǎng)景，在這個(gè)場(chǎng)景中，觀察到的操作序列是有意義和完整的。

例如，在一個(gè)購物應(yīng)用中，系統(tǒng)可能觀察到這樣的操作序列：搜索"有機(jī)綠茶"→點(diǎn)擊篩選選項(xiàng)→選擇"健康食品"類別→按價(jià)格排序?；谶@些低級(jí)操作，系統(tǒng)會(huì)推斷出一個(gè)合理的高級(jí)任務(wù)："搜索有機(jī)綠茶產(chǎn)品，并按健康食品類別篩選，然后按價(jià)格從低到高排序"。這個(gè)推斷過程考慮了操作的邏輯連貫性和實(shí)際使用場(chǎng)景的合理性。

通過這種雙層推理機(jī)制，OS-Genesis能夠從原始的交互數(shù)據(jù)中提取出豐富的任務(wù)指令集合。這些指令不是人為預(yù)設(shè)的，而是從真實(shí)的界面交互中"發(fā)現(xiàn)"的，因此更貼近實(shí)際使用場(chǎng)景，覆蓋面也更廣泛。更重要的是，這個(gè)過程是完全自動(dòng)化的，可以隨著新的交互數(shù)據(jù)的產(chǎn)生而持續(xù)擴(kuò)展任務(wù)覆蓋范圍。

三、質(zhì)量把關(guān)的智慧裁判：軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型

有了自動(dòng)生成的任務(wù)指令后，OS-Genesis面臨著一個(gè)新的挑戰(zhàn)：如何確保這些合成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有足夠高的質(zhì)量？畢竟，再好的原材料如果加工不當(dāng)，也可能變成無用甚至有害的產(chǎn)品。研究團(tuán)隊(duì)為此設(shè)計(jì)了一個(gè)精巧的質(zhì)量控制機(jī)制——軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型（TRM），它就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的質(zhì)檢員，能夠準(zhǔn)確評(píng)估每條操作軌跡的價(jià)值。

傳統(tǒng)的方法通常采用非黑即白的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，要么認(rèn)為一條軌跡完全正確可用，要么認(rèn)為完全錯(cuò)誤應(yīng)該丟棄。這種簡(jiǎn)單粗暴的篩選方式會(huì)造成大量有價(jià)值信息的浪費(fèi)。就像學(xué)習(xí)游泳時(shí)，即使沒有成功游到對(duì)岸，但過程中的正確動(dòng)作仍然是寶貴的學(xué)習(xí)素材。OS-Genesis的軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型采用了更加細(xì)致和人性化的評(píng)分機(jī)制。

TRM基于GPT-4o構(gòu)建，它會(huì)從兩個(gè)主要維度來評(píng)估每條操作軌跡的質(zhì)量。第一個(gè)維度是"完成度"，評(píng)估軌跡是否成功完成了預(yù)期的任務(wù)目標(biāo)，是否處理好了各種交互細(xì)節(jié)，是否達(dá)到了任務(wù)的最終狀態(tài)。第二個(gè)維度是"連貫性"，評(píng)估操作步驟之間是否存在邏輯關(guān)系，是否避免了冗余或無關(guān)的操作，是否遵循了合理的任務(wù)執(zhí)行順序。

評(píng)分系統(tǒng)采用1到5分的精細(xì)化等級(jí)。5分代表任務(wù)完美完成，操作序列邏輯清晰，沒有明顯的多余步驟，整個(gè)軌跡展現(xiàn)了高效而準(zhǔn)確的任務(wù)執(zhí)行能力。4分表示任務(wù)基本完成，但可能存在一些小的不完美之處，比如執(zhí)行路徑不夠優(yōu)化，或者在某些步驟上有輕微的歧義。3分意味著任務(wù)部分完成，雖然沒有完全達(dá)到目標(biāo)，但展現(xiàn)了一定的正確操作思路，這種軌跡仍然具有學(xué)習(xí)價(jià)值。

特別值得注意的是，TRM對(duì)2分和1分軌跡的處理體現(xiàn)了系統(tǒng)的智慧性。2分軌跡雖然只執(zhí)行了少數(shù)正確操作就偏離了目標(biāo)，但仍然包含一些有用的探索嘗試。1分軌跡則是那些從一開始就完全走錯(cuò)方向，或者陷入無意義循環(huán)的操作序列。即使是這些"失敗"的軌跡，在適當(dāng)?shù)挠?xùn)練策略下也可能為AI智能體提供反面教材。

在實(shí)際訓(xùn)練過程中，TRM的評(píng)分不僅僅用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)篩選，更重要的是用于智能化的采樣策略。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)每條軌跡的得分來計(jì)算其在訓(xùn)練中被選中的概率，得分越高的軌跡越有可能被用于訓(xùn)練，但低分軌跡也不會(huì)被完全忽略。這種加權(quán)采樣方式確保了高質(zhì)量數(shù)據(jù)占主導(dǎo)地位，同時(shí)保留了多樣性和完整性。

為了驗(yàn)證TRM評(píng)分的可靠性，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量的一致性分析。他們邀請(qǐng)人類專家對(duì)同一批軌跡進(jìn)行評(píng)分，然后計(jì)算人類評(píng)分與TRM評(píng)分之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示，在移動(dòng)應(yīng)用任務(wù)中，兩者的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.813，在網(wǎng)頁任務(wù)中達(dá)到0.798，這表明TRM的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)與人類專家高度一致。同時(shí)，他們還測(cè)試了不同AI模型作為TRM的效果，發(fā)現(xiàn)即使使用開源的大型視覺語言模型，也能取得相當(dāng)可靠的評(píng)分結(jié)果。

四、雙重訓(xùn)練目標(biāo)：讓AI既會(huì)規(guī)劃又會(huì)執(zhí)行

有了高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，OS-Genesis采用了一個(gè)精心設(shè)計(jì)的訓(xùn)練策略，就像培養(yǎng)一個(gè)既會(huì)制定計(jì)劃又能具體執(zhí)行的全能助手。這個(gè)訓(xùn)練過程包含兩個(gè)互補(bǔ)的目標(biāo)，分別針對(duì)AI智能體的規(guī)劃能力和執(zhí)行能力進(jìn)行強(qiáng)化。

第一個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)叫做"規(guī)劃訓(xùn)練"，重點(diǎn)培養(yǎng)智能體的任務(wù)分解和步驟規(guī)劃能力。在這個(gè)階段，系統(tǒng)會(huì)給智能體提供高級(jí)任務(wù)指令、當(dāng)前的界面狀態(tài)和歷史操作記錄，然后要求它預(yù)測(cè)下一步應(yīng)該進(jìn)行什么具體操作，以及執(zhí)行這個(gè)操作的理由。這就像訓(xùn)練一個(gè)象棋選手不僅要知道下哪一步棋，還要能解釋為什么這樣走是最優(yōu)的。

規(guī)劃訓(xùn)練的核心在于培養(yǎng)智能體的邏輯思維能力。智能體需要理解當(dāng)前的任務(wù)目標(biāo)，分析現(xiàn)有的界面狀態(tài)，回顧已經(jīng)執(zhí)行的操作，然后推導(dǎo)出最合適的下一步行動(dòng)。這個(gè)過程需要綜合考慮任務(wù)的整體進(jìn)度、當(dāng)前的操作選項(xiàng)、以及可能的后續(xù)影響。通過大量的練習(xí)，智能體逐漸學(xué)會(huì)了如何將復(fù)雜的高級(jí)任務(wù)分解為一系列具體可執(zhí)行的步驟。

第二個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)是"行動(dòng)訓(xùn)練"，專門強(qiáng)化智能體執(zhí)行具體操作的精確性。在這個(gè)階段，系統(tǒng)會(huì)提供明確的低級(jí)操作指令，比如"點(diǎn)擊登錄按鈕"或"在搜索框中輸入關(guān)鍵詞"，然后要求智能體準(zhǔn)確執(zhí)行對(duì)應(yīng)的界面操作。這就像訓(xùn)練一個(gè)鋼琴家，不僅要理解樂譜的含義，還要能夠精確地按下正確的琴鍵。

行動(dòng)訓(xùn)練特別注重操作的精確性和可靠性。智能體需要學(xué)會(huì)識(shí)別界面上的各種元素，理解不同操作的適用場(chǎng)景，掌握正確的操作方式。比如，面對(duì)一個(gè)下拉菜單，智能體需要知道應(yīng)該點(diǎn)擊哪里來展開菜單，如何從選項(xiàng)中選擇正確的項(xiàng)目，以及如何確認(rèn)選擇。這些看似簡(jiǎn)單的操作，實(shí)際上涉及復(fù)雜的視覺理解和精確的動(dòng)作控制。

兩個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)的結(jié)合產(chǎn)生了協(xié)同效應(yīng)。規(guī)劃訓(xùn)練讓智能體具備了任務(wù)分解和邏輯推理的能力，能夠理解"為什么這樣做"；行動(dòng)訓(xùn)練讓智能體掌握了具體的操作技能，能夠回答"如何做到"。這種雙重能力的結(jié)合使得訓(xùn)練出來的智能體既不是只會(huì)空談理論的"紙上談兵"，也不是只會(huì)機(jī)械操作的"無腦執(zhí)行者"，而是真正具備了理解任務(wù)需求并準(zhǔn)確執(zhí)行的綜合能力。

在實(shí)際訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)采用了監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，使用負(fù)對(duì)數(shù)似然作為損失函數(shù)。對(duì)于規(guī)劃訓(xùn)練，模型需要同時(shí)預(yù)測(cè)低級(jí)指令和對(duì)應(yīng)的操作，學(xué)習(xí)目標(biāo)是最大化正確預(yù)測(cè)的概率。對(duì)于行動(dòng)訓(xùn)練，模型專注于根據(jù)給定的低級(jí)指令預(yù)測(cè)正確的操作，強(qiáng)化執(zhí)行的準(zhǔn)確性。通過這種針對(duì)性的訓(xùn)練，智能體在規(guī)劃和執(zhí)行兩個(gè)方面都獲得了顯著的提升。

五、實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)：在復(fù)雜環(huán)境中驗(yàn)證真本領(lǐng)

理論再完美，最終還是要經(jīng)受實(shí)踐的檢驗(yàn)。研究團(tuán)隊(duì)選擇了三個(gè)極具挑戰(zhàn)性的測(cè)試平臺(tái)來驗(yàn)證OS-Genesis的實(shí)際效果，這些平臺(tái)就像是智能體的"高考考場(chǎng)"，每一個(gè)都代表了不同類型的復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景。

第一個(gè)測(cè)試平臺(tái)是AndroidWorld，這是一個(gè)運(yùn)行在真實(shí)Android環(huán)境中的動(dòng)態(tài)測(cè)試基準(zhǔn)。與那些靜態(tài)的測(cè)試數(shù)據(jù)集不同，AndroidWorld使用真實(shí)的手機(jī)模擬器，測(cè)試智能體在20個(gè)真實(shí)應(yīng)用中完成116種不同任務(wù)的能力。這些任務(wù)都是日常生活中的常見需求，比如設(shè)置鬧鐘、發(fā)送短信、查看天氣等等。更c(diǎn)hallenging的是，每次測(cè)試時(shí)任務(wù)的具體參數(shù)都會(huì)隨機(jī)變化，智能體不能依賴記憶特定的操作序列，而必須真正理解任務(wù)邏輯。

在AndroidWorld測(cè)試中，OS-Genesis展現(xiàn)出了令人矚目的性能。與傳統(tǒng)的任務(wù)驅(qū)動(dòng)方法相比，使用OS-Genesis訓(xùn)練的智能體成功率幾乎翻了一倍，從9.82%提升到17.41%。這個(gè)提升幅度在AI研究中是相當(dāng)顯著的，特別是在這樣復(fù)雜的真實(shí)環(huán)境測(cè)試中。更重要的是，這個(gè)成績(jī)顯著縮小了開源智能體與最先進(jìn)的GPT-4o智能體之間的性能差距，證明了OS-Genesis在提升現(xiàn)有模型能力方面的巨大潛力。

第二個(gè)測(cè)試平臺(tái)是AndroidControl，這個(gè)基準(zhǔn)包含了833個(gè)不同的應(yīng)用，涵蓋了7708個(gè)任務(wù)和1412條操作軌跡。特別有意思的是，在OS-Genesis的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，只有20個(gè)應(yīng)用與測(cè)試集重疊，這意味著大部分測(cè)試都是在全新的、智能體從未見過的應(yīng)用上進(jìn)行的。這種"出分布"測(cè)試最能檢驗(yàn)智能體的泛化能力，就像讓一個(gè)只在中國菜餐廳工作過的廚師去意大利餐廳展示廚藝一樣。

AndroidControl的測(cè)試結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了OS-Genesis的優(yōu)勢(shì)。在高級(jí)任務(wù)測(cè)試中，智能體需要自主規(guī)劃和執(zhí)行完整的任務(wù)流程，OS-Genesis訓(xùn)練的模型在各種不同規(guī)模的基礎(chǔ)模型上都取得了一致的性能提升。在低級(jí)任務(wù)測(cè)試中，智能體只需要執(zhí)行給定的具體指令，OS-Genesis同樣展現(xiàn)出了穩(wěn)定的優(yōu)勢(shì)。這種跨任務(wù)類型的一致性提升表明，OS-Genesis確實(shí)提高了智能體的核心能力，而不是針對(duì)特定任務(wù)的過擬合。

第三個(gè)測(cè)試平臺(tái)是WebArena，這是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的網(wǎng)頁環(huán)境測(cè)試基準(zhǔn)，包含812個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)頁導(dǎo)航任務(wù)。這些任務(wù)模擬真實(shí)的網(wǎng)頁使用場(chǎng)景，如在電商網(wǎng)站購物、在論壇發(fā)帖討論、在項(xiàng)目管理系統(tǒng)中協(xié)作等等。WebArena的特殊之處在于它使用真實(shí)運(yùn)行的網(wǎng)站，而不是簡(jiǎn)化的模擬環(huán)境，這意味著智能體需要處理真實(shí)網(wǎng)頁的各種復(fù)雜性，包括動(dòng)態(tài)加載的內(nèi)容、復(fù)雜的頁面布局、以及各種交互方式。

在WebArena上的測(cè)試結(jié)果顯示了OS-Genesis在不同模型架構(gòu)上的廣泛適用性。對(duì)于那些在零樣本測(cè)試中幾乎無法正常工作的模型，OS-Genesis訓(xùn)練后能夠顯著改善它們的表現(xiàn)，使它們具備了基本的網(wǎng)頁操作能力。對(duì)于已經(jīng)具有一定GUI操作能力的預(yù)訓(xùn)練模型，OS-Genesis能夠進(jìn)一步提升它們的性能，在多個(gè)任務(wù)類別上都取得了明顯的改善。

特別值得注意的是，在所有三個(gè)測(cè)試平臺(tái)上，OS-Genesis都表現(xiàn)出了比自增強(qiáng)基線更好的效果，盡管自增強(qiáng)方法使用了1.5倍的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這個(gè)結(jié)果強(qiáng)有力地證明了數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)據(jù)數(shù)量更重要，也驗(yàn)證了OS-Genesis在生成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

六、數(shù)據(jù)多樣性分析：發(fā)現(xiàn)探索式方法的獨(dú)特價(jià)值

為了深入理解OS-Genesis為什么如此有效，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了全面的數(shù)據(jù)多樣性分析。這個(gè)分析就像是對(duì)比不同教學(xué)方法培養(yǎng)出的學(xué)生知識(shí)面的廣度和深度，結(jié)果揭示了探索式學(xué)習(xí)相對(duì)于傳統(tǒng)預(yù)定義任務(wù)方法的本質(zhì)優(yōu)勢(shì)。

在指令多樣性的分析中，研究團(tuán)隊(duì)使用了句子嵌入技術(shù)來量化不同方法生成的任務(wù)指令之間的差異程度。分析結(jié)果顯示，OS-Genesis生成的指令具有最大的平均余弦距離，這意味著這些指令之間的差異更大，覆蓋了更廣泛的任務(wù)類型。相比之下，傳統(tǒng)的任務(wù)驅(qū)動(dòng)方法和自指導(dǎo)方法生成的指令相互之間更加相似，容易陷入某些特定類型任務(wù)的窠臼。

更詳細(xì)的分析顯示，OS-Genesis生成的任務(wù)指令平均長(zhǎng)度也更接近人類編寫的指令。在移動(dòng)任務(wù)中，傳統(tǒng)方法生成的指令平均只有9到10個(gè)單詞，而OS-Genesis生成的指令平均達(dá)到18個(gè)單詞，幾乎與人類指令的18.7個(gè)單詞持平。在網(wǎng)頁任務(wù)中，這種差異更加明顯，OS-Genesis生成的指令平均19.7個(gè)單詞，而傳統(tǒng)方法只有8到12個(gè)單詞。更長(zhǎng)的指令通常意味著更詳細(xì)的任務(wù)描述和更豐富的上下文信息，這對(duì)于訓(xùn)練更智能的AI助手具有重要意義。

在軌跡多樣性的分析中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象。OS-Genesis不僅在指令層面表現(xiàn)出高多樣性，在實(shí)際的操作行為層面也展現(xiàn)出了最大的多樣性。這表明探索式的方法不僅能夠想象出更多樣的任務(wù)，還能夠發(fā)現(xiàn)更多樣的解決方案和操作路徑。這種操作多樣性對(duì)于訓(xùn)練魯棒的智能體特別重要，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中同一個(gè)任務(wù)往往可以通過多種不同的方式來完成。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了人類標(biāo)注數(shù)據(jù)的一個(gè)有趣特點(diǎn)：雖然人類能夠設(shè)計(jì)出非常多樣化的任務(wù)指令，但在實(shí)際執(zhí)行這些任務(wù)時(shí)，人類傾向于采用相對(duì)固定的、經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證的操作模式。這就像人類可以想出很多種旅行目的地，但實(shí)際選擇交通工具時(shí)往往偏好熟悉和可靠的方式。相比之下，OS-Genesis通過系統(tǒng)性的探索，發(fā)現(xiàn)了人類可能忽視或不常使用的操作路徑，從而在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)了指令和操作的雙重高多樣性。

這種多樣性優(yōu)勢(shì)的實(shí)際意義在于，使用OS-Genesis訓(xùn)練的智能體不僅能夠處理更廣泛的任務(wù)類型，還能夠在遇到新情況時(shí)表現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性。就像一個(gè)閱歷豐富的旅行者在面對(duì)未知地區(qū)時(shí)比只去過幾個(gè)地方的人更容易找到解決方案一樣，接受過多樣化訓(xùn)練的智能體在面對(duì)新的應(yīng)用環(huán)境時(shí)也能更快地找到有效的操作策略。

七、系統(tǒng)優(yōu)化細(xì)節(jié)：每個(gè)組件的貢獻(xiàn)度分析

OS-Genesis作為一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其優(yōu)異性能來自于多個(gè)精心設(shè)計(jì)組件的協(xié)同作用。研究團(tuán)隊(duì)通過詳細(xì)的消融實(shí)驗(yàn)分析了每個(gè)組件的具體貢獻(xiàn)，這些分析就像拆解一臺(tái)精密手表，看看每個(gè)零部件對(duì)整體性能的影響有多大。

首先是軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型（TRM）的影響分析。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了三種不同的數(shù)據(jù)篩選策略進(jìn)行對(duì)比：不使用任何獎(jiǎng)勵(lì)模型、使用傳統(tǒng)的標(biāo)簽器方法（只保留完全成功的軌跡）、以及使用TRM的加權(quán)采樣方法。結(jié)果顯示，TRM在高級(jí)任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)特別明顯，這些任務(wù)需要智能體進(jìn)行復(fù)雜的規(guī)劃和多步驟的協(xié)調(diào)。傳統(tǒng)的標(biāo)簽器方法雖然在某些簡(jiǎn)單任務(wù)上也有效果，但它過于嚴(yán)格的篩選標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致大量有價(jià)值的部分成功軌跡被丟棄，反而在某些任務(wù)上表現(xiàn)不如TRM。

特別值得注意的是，對(duì)于低級(jí)任務(wù)（即執(zhí)行給定的具體指令），由于OS-Genesis生成的數(shù)據(jù)本身質(zhì)量較高，不同的篩選策略差異較小。這表明OS-Genesis的探索式方法本身就能產(chǎn)生高質(zhì)量的操作步驟，即使是那些沒有完全完成高級(jí)目標(biāo)的軌跡，其中的單個(gè)操作步驟仍然具有很高的學(xué)習(xí)價(jià)值。

數(shù)據(jù)規(guī)模的影響分析提供了另一個(gè)重要洞察。研究團(tuán)隊(duì)測(cè)試了使用不同數(shù)量訓(xùn)練軌跡的效果，從100條到1500條進(jìn)行了系統(tǒng)性的實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，性能隨著數(shù)據(jù)量的增加而逐步提升，但在達(dá)到一定規(guī)模后會(huì)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。這種飽和現(xiàn)象主要來自兩個(gè)因素：一是當(dāng)前視覺語言模型的固有能力限制，二是GPT-4o在將高級(jí)指令轉(zhuǎn)化為完整軌跡時(shí)的能力邊界。這個(gè)發(fā)現(xiàn)對(duì)于實(shí)際應(yīng)用具有重要指導(dǎo)意義，它告訴我們?cè)谑裁礃拥臄?shù)據(jù)規(guī)模下能夠獲得最佳的性價(jià)比。

在與人類數(shù)據(jù)的對(duì)比分析中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了OS-Genesis的一個(gè)重要特點(diǎn)。即使使用人類專家編寫的高級(jí)任務(wù)指令，其訓(xùn)練效果仍然不如使用OS-Genesis反向合成的指令。這個(gè)看似反直覺的結(jié)果實(shí)際上揭示了兩個(gè)深層問題：第一，預(yù)定義的任務(wù)往往難以完美匹配動(dòng)態(tài)的應(yīng)用環(huán)境；第二，人類專家在設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí)可能會(huì)無意中加入一些模型難以理解的假設(shè)或期望。相比之下，OS-Genesis基于實(shí)際交互生成的指令更加"接地氣"，更適合機(jī)器學(xué)習(xí)。

在完整軌跡對(duì)比中，OS-Genesis合成的軌跡與人類標(biāo)注軌跡的性能差距相對(duì)較小。使用人類標(biāo)注數(shù)據(jù)作為黃金標(biāo)準(zhǔn)，OS-Genesis數(shù)據(jù)的性能保持率超過80%。這個(gè)結(jié)果特別令人鼓舞，因?yàn)樗砻髯詣?dòng)化方法已經(jīng)能夠接近人類專家的標(biāo)注質(zhì)量，而在成本和規(guī)?；芰Ψ矫婢哂酗@著優(yōu)勢(shì)。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了不同基礎(chǔ)模型對(duì)OS-Genesis方法的適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)包括了不同規(guī)模的模型（4B、8B、7B參數(shù)）和不同的架構(gòu)設(shè)計(jì)（InternVL2和Qwen2-VL系列）。結(jié)果顯示，OS-Genesis方法在所有測(cè)試的基礎(chǔ)模型上都能帶來一致的性能提升，這證明了該方法的通用性和魯棒性。特別是對(duì)于那些原本在GUI任務(wù)上表現(xiàn)較差的模型，OS-Genesis訓(xùn)練后的提升幅度更加顯著，顯示出該方法在提升弱基礎(chǔ)模型方面的特殊價(jià)值。

八、技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)與工程挑戰(zhàn)

OS-Genesis的成功不僅在于其創(chuàng)新的理論設(shè)計(jì)，更在于研究團(tuán)隊(duì)克服了許多實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)中的技術(shù)挑戰(zhàn)。這些細(xì)節(jié)就像是搭建一座大橋時(shí)需要解決的各種具體工程問題，每一個(gè)都關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)能否正常運(yùn)行。

在環(huán)境搭建方面，研究團(tuán)隊(duì)需要?jiǎng)?chuàng)建穩(wěn)定可靠的測(cè)試環(huán)境來支持大規(guī)模的自動(dòng)化探索。他們基于現(xiàn)有的AndroidWorld和WebArena基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建了支持24小時(shí)不間斷運(yùn)行的探索系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)需要處理各種異常情況，比如應(yīng)用崩潰、網(wǎng)絡(luò)連接問題、界面元素加載失敗等等。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套完整的異常處理和恢復(fù)機(jī)制，確保探索過程的穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)處理pipeline的設(shè)計(jì)也充滿了挑戰(zhàn)。系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)處理大量的屏幕截圖和交互記錄，每天可能產(chǎn)生數(shù)萬個(gè)交互三元組。為了提高處理效率，研究團(tuán)隊(duì)采用了并行處理架構(gòu)，同時(shí)運(yùn)行多個(gè)探索實(shí)例，并使用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)來管理海量的圖像和元數(shù)據(jù)。他們還開發(fā)了智能的數(shù)據(jù)去重算法，避免存儲(chǔ)重復(fù)或過于相似的交互記錄。

在模型推理優(yōu)化方面，由于需要頻繁調(diào)用GPT-4o進(jìn)行任務(wù)合成和質(zhì)量評(píng)估，研究團(tuán)隊(duì)面臨著計(jì)算成本和推理延遲的雙重挑戰(zhàn)。他們開發(fā)了批處理優(yōu)化策略，將多個(gè)推理請(qǐng)求組合成批次來提高throughput。同時(shí)，他們還實(shí)現(xiàn)了智能緩存機(jī)制，對(duì)于相似的輸入會(huì)復(fù)用之前的推理結(jié)果，大大降低了重復(fù)計(jì)算的開銷。

軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型的實(shí)現(xiàn)也需要特殊的工程考慮。由于評(píng)估過程需要綜合分析多個(gè)屏幕截圖和操作序列，單次推理的輸入數(shù)據(jù)量很大。研究團(tuán)隊(duì)優(yōu)化了圖像壓縮和編碼算法，在保持關(guān)鍵信息的同時(shí)減少數(shù)據(jù)傳輸量。他們還設(shè)計(jì)了多階段評(píng)估流程，先進(jìn)行快速篩選再進(jìn)行詳細(xì)評(píng)分，提高了整體的評(píng)估效率。

在訓(xùn)練過程的優(yōu)化方面，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的隨機(jī)采樣策略不適合他們的場(chǎng)景，因?yàn)椴煌|(zhì)量的軌跡應(yīng)該以不同的概率參與訓(xùn)練。他們實(shí)現(xiàn)了基于獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)的加權(quán)采樣算法，確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)有更大概率被選中，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的多樣性。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的改動(dòng)，實(shí)際上需要careful的工程實(shí)現(xiàn)來避免采樣偏差和內(nèi)存使用問題。

系統(tǒng)的可擴(kuò)展性設(shè)計(jì)也值得關(guān)注。研究團(tuán)隊(duì)從一開始就考慮了系統(tǒng)擴(kuò)展到更多應(yīng)用類型和更大數(shù)據(jù)規(guī)模的需求。他們采用了模塊化的架構(gòu)設(shè)計(jì)，使得新的應(yīng)用環(huán)境可以通過插件方式輕松集成。探索規(guī)則、任務(wù)合成邏輯、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等核心組件都設(shè)計(jì)成可配置和可擴(kuò)展的，為future work提供了良好的基礎(chǔ)。

另一個(gè)重要的工程挑戰(zhàn)是確保實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性。由于系統(tǒng)涉及大量的隨機(jī)探索和模型推理，完全精確的重復(fù)是很困難的。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)，詳細(xì)記錄每次實(shí)驗(yàn)的所有配置參數(shù)、隨機(jī)種子、數(shù)據(jù)版本等信息，并提供了標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估protocal，確保其他研究者能夠基于相同的基礎(chǔ)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

九、局限性分析與未來展望

盡管OS-Genesis取得了顯著的成果，研究團(tuán)隊(duì)在論文中誠實(shí)地討論了當(dāng)前方法的局限性，并對(duì)未來的發(fā)展方向進(jìn)行了深入思考。這種客觀的自我評(píng)估體現(xiàn)了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，也為后續(xù)研究指明了方向。

當(dāng)前最主要的局限性在于對(duì)專有模型的依賴。雖然OS-Genesis的訓(xùn)練目標(biāo)是提升開源視覺語言模型的能力，但在數(shù)據(jù)生成過程中仍然需要依賴GPT-4o來進(jìn)行探索和獎(jiǎng)勵(lì)建模。研究團(tuán)隊(duì)解釋說，這主要是因?yàn)楫?dāng)前的開源模型還不具備在在線環(huán)境中主動(dòng)完成復(fù)雜探索任務(wù)的能力。不過，隨著開源模型能力的快速提升，未來可能會(huì)有更強(qiáng)大的開源替代方案來完全替代這個(gè)pipeline中的專有組件。

數(shù)據(jù)使用的完整性也是一個(gè)需要說明的局限。OS-Genesis使用了文本和視覺兩種模態(tài)的信息來訓(xùn)練和評(píng)估智能體，這樣設(shè)計(jì)的目的是最大化智能體在語義豐富環(huán)境中的規(guī)劃和行動(dòng)能力，同時(shí)確?？绮煌h(huán)境的評(píng)估一致性。研究團(tuán)隊(duì)承認(rèn)，在某些場(chǎng)景下僅使用單一模態(tài)的數(shù)據(jù)也可能構(gòu)建有效的GUI智能體，但這需要相應(yīng)調(diào)整輸入輸出格式和訓(xùn)練策略。他們將這種部分?jǐn)?shù)據(jù)使用的探索留作了未來的研究方向。

基于模型的軌跡構(gòu)建方法也帶來了一定的限制。當(dāng)前系統(tǒng)生成的成功軌跡數(shù)量在一定程度上受限于任務(wù)執(zhí)行模型的能力。如果執(zhí)行模型在某些復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)不佳，就會(huì)影響對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量。研究團(tuán)隊(duì)期待更先進(jìn)的多模態(tài)模型能夠緩解這個(gè)問題，提供更強(qiáng)的GUI操作能力。

在更廣泛的影響方面，研究團(tuán)隊(duì)也考慮了OS-Genesis可能帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。雖然所有實(shí)驗(yàn)都在虛擬環(huán)境中進(jìn)行，避免了對(duì)真實(shí)系統(tǒng)的影響，但他們?nèi)匀惶嵝蜒芯可鐓^(qū)要謹(jǐn)慎考慮GUI智能體在實(shí)際部署時(shí)的安全性和可控性問題。特別是在涉及敏感操作或重要數(shù)據(jù)的場(chǎng)景中，需要建立適當(dāng)?shù)膕afeguard機(jī)制。

從技術(shù)發(fā)展的角度，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為OS-Genesis代表了GUI智能體訓(xùn)練方法的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，從依賴預(yù)定義任務(wù)轉(zhuǎn)向自主探索和學(xué)習(xí)。這種轉(zhuǎn)變不僅提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性，更重要的是為AI系統(tǒng)在開放環(huán)境中的自主學(xué)習(xí)開辟了新的路徑。他們預(yù)期這種探索式學(xué)習(xí)的思想將在更多AI應(yīng)用領(lǐng)域得到驗(yàn)證和推廣。

未來的研究方向包括幾個(gè)令人興奮的可能性。第一是探索更復(fù)雜的任務(wù)組合和長(zhǎng)期規(guī)劃能力，當(dāng)前的方法主要處理相對(duì)簡(jiǎn)單的單一任務(wù)，未來可以擴(kuò)展到需要多個(gè)應(yīng)用協(xié)作的復(fù)雜工作流程。第二是研究如何將OS-Genesis的方法擴(kuò)展到其他類型的人機(jī)交互界面，比如語音界面、手勢(shì)控制、虛擬現(xiàn)實(shí)等新興交互模式。

第三是深入研究個(gè)性化和適應(yīng)性學(xué)習(xí)，讓智能體能夠根據(jù)不同用戶的使用習(xí)慣和偏好來調(diào)整其行為模式。第四是探索如何將探索式學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)等其他機(jī)器學(xué)習(xí)范式結(jié)合，創(chuàng)造更強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

最后，研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)了開放科學(xué)的重要性。他們承諾將所有的代碼、數(shù)據(jù)和模型檢查點(diǎn)公開發(fā)布，希望為整個(gè)研究社區(qū)提供可重用的基礎(chǔ)設(shè)施。他們相信，只有通過開放合作，才能加速GUI智能體技術(shù)的發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化自動(dòng)化愿景。

說到底，OS-Genesis不僅僅是一個(gè)技術(shù)方案，更是一種全新的思考問題的方式。它告訴我們，有時(shí)候最好的學(xué)習(xí)方法不是按部就班地跟隨預(yù)設(shè)的教程，而是像好奇的探險(xiǎn)家一樣去發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造。在人工智能日益成為我們?nèi)粘Ｉ钪匾M成部分的今天，這種能夠自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)的智能體將為我們打開無限可能的大門。無論是幫助老人更好地使用智能設(shè)備，還是協(xié)助專業(yè)人士處理復(fù)雜的數(shù)字化工作，OS-Genesis展示的技術(shù)路徑都充滿了希望和潛力。

Q&A

Q1：OS-Genesis和傳統(tǒng)的GUI智能體訓(xùn)練方法有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)方法就像給學(xué)生預(yù)先準(zhǔn)備好所有考試題目和標(biāo)準(zhǔn)答案，讓AI智能體按照固定模式學(xué)習(xí)。而OS-Genesis更像讓學(xué)生自己去探索和發(fā)現(xiàn)問題，先讓AI在應(yīng)用中隨意操作，觀察結(jié)果，然后反推出可能的任務(wù)目標(biāo)。這種"先探索再學(xué)習(xí)"的方式能產(chǎn)生更多樣、更貼近真實(shí)使用場(chǎng)景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

Q2：為什么OS-Genesis訓(xùn)練出的智能體性能提升這么明顯？

A：主要原因有三個(gè)：首先，探索式方法發(fā)現(xiàn)了很多人工預(yù)設(shè)任務(wù)時(shí)容易遺漏的細(xì)節(jié)功能；其次，反向合成的任務(wù)更符合真實(shí)的應(yīng)用環(huán)境，不會(huì)出現(xiàn)"紙上談兵"的問題；最后，軌跡獎(jiǎng)勵(lì)模型確保了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，連那些部分成功的嘗試也能為學(xué)習(xí)提供價(jià)值。

Q3：OS-Genesis需要什么樣的技術(shù)基礎(chǔ)才能使用？

A：目前OS-Genesis需要調(diào)用GPT-4o來進(jìn)行數(shù)據(jù)合成和質(zhì)量評(píng)估，同時(shí)需要搭建Android模擬器和網(wǎng)頁瀏覽器環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化探索。研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開源了所有代碼和數(shù)據(jù)，但實(shí)際部署需要一定的工程技術(shù)能力。隨著開源模型能力的提升，未來可能會(huì)有完全基于開源技術(shù)的版本。