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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-10-05 04:48 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了股份有限公司 | 官网:暂无 |
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打开“你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。
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有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒,然后点击安装。
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你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了2024更新间。
> 厂商新闻《你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-05 07:01
机器之心报道
机器之心编辑部
Agent(智能体)是最近一段时间的人工智能热点之一,将大语言模型的能力与工具调用、环境交互和自主规划结合起来,使其能够像虚拟助理一样完成复杂任务。
其中「计算机使用智能体」(computer-use agent,CUA)是一种能够直接在电脑环境中代替人类执行操作的智能体。它和传统的对话式 AI 不同,不只是回答问题,而是模拟人类使用鼠标、键盘和操作软件来完成任务。在该领域,Simular Research 推出的框架 Agent S 是典型代表之一
一年前,Agent S 在 CUA 基准测试「OSWorld 」上取得了 20.6% 的成绩。此后能力继续扩展,Agent S2 将业界水平提升到了 48.8%。就在昨日,Agent S3 又刷新了自身记录,将性能拉升到了 69.9%,超出先前的 SOTA 10%,接近人类水平的 72%
加州大学圣巴巴拉分校助理教授、Simular 研究负责人 Xin Eric Wang表示,「接下来是超越人类的计算机使用」。
在技术层面,Agent S3 直接在 Agent S2 的基础之上构建,通过简化框架并引入原生的代码智能体,将 OSWorld 上的性能提升至 62.6%,实现了新的 SOTA。
不仅如此,Agent S3 还首次引入了并行扩展的 CUA 框架 ——Behavior Best-of-N (bBoN),它不再依赖单次智能体运行,而是从多次 rollout(执行过程)中挑选最佳结果。这种方法解锁了可扩展的性能提升,使准确率从 62.6% 提高到 69.9%,并展示了智能体框架如何仅凭借扩展多样化运行次数,就能获得持续改进。
目前,Agent S3 已经放出了相关论文,并且完全开源。
接下来看 Agent S3 的技术和实验细节。
方法改进
计算机使用智能体(CUA)描绘了这样一个未来:软件自己运行,帮你订票、填写表格、操作应用,而你无需亲自动手。
但在当下,即便是最强的 CUA,在任务变得冗长复杂时也常常出错。一次误点、一次延迟响应,或者一个意外的弹窗,都可能让整个执行过程偏离轨道。小错误会不断叠加,本该顺畅的自动化最终变成了挫败感。
这正是 CUA 面临的核心瓶颈:高方差(即高波动性)。同一个智能体,可能这一次顺利完成任务,而下一次却完全失败。这种不一致性让 CUA 难以预测,也凸显了在复杂、日常工作流中实现可靠性的巨大挑战。
缓解这种脆弱性的一个自然方法是并行扩展(Wide Scaling):与其简单地接受单个智能体的一次执行结果,不如扩大智能体数量,让它们并行生成多个执行过程,再从中选择最佳结果。
这种并行扩展的思路利用了一个事实:尽管单个智能体往往不够理想,但它们通常会在不同的任务子集上互补成功。不过,对 CUA 进行规模扩展也带来了独特的挑战。
长时间跨度的执行轨迹信息密度极高,且包含多模态细节,其中大多数与任务成功无关,这使得轨迹的表示、理解和比较变得困难。同时,评估本身也并非易事:许多计算机使用任务本身存在多种有效解法,而自动化评估往往难以判断某条轨迹是否真正正确。
因此,要实现对 CUA 的有效并行扩展,需要全新的应对方法:
针对此,Agent S3 引入了Behavior Best-of-N (bBoN)来实现 CUA 的并行扩展,包括以下两个关键组件:
(1) 行为叙事生成(Behavior Narrative Generation)
本文的方法从生成事实开始。原始的智能体运行包含大量逐步的细节,其中许多无关紧要或冗余。通过生成「事实」,将这些嘈杂的运行过程转化为简洁的陈述,只关注那些与任务成功直接相关的信息。而将这些事实串联起来,就形成了一个「行为叙事」,它清晰地总结了智能体在每一步的操作,使其运行过程更加可解释,也更易于比较。
(2) 行为最佳选择评判(Behavior Best-of-N Judge)
在得到行为叙事后,进一步应用评判机制来决定哪一次运行最能完成任务。与直接比较原始输出不同,评判过程基于每个行为叙事中的事实进行决策。通过跨运行引用这些事实,评判者可以进行对比推理,从而判断哪一次尝试最为有效,并最终选出最佳执行结果。
另外,上个版本 Agent S2 采用了管理者 — 工作者(manager–worker)分层结构。但是随着基础模型的增强,这种层级反而成了不必要的开销。
因此,Agent S3 对框架进行了精简,移除了这一层级结构,并引入了一个原生代码智能体,能够直接生成和执行代码。这样不仅让解决方案更加多样,既能处理代码任务,也能覆盖图形界面(GUI)任务,同时可靠性也得到了提升。
这些改进共同带来了约 13% 的性能提升,使 Agent S3 在单次运行上的表现达到 62.6%,刷新当前 SOTA。
实验结果
在改进基线的基础上,本文的核心贡献 Behavior Best-of-N (bBoN),在 GPT-5 上实现了 69.9% 的成功率(SR),相比 Agent S3 的单次运行提升了 7.3 个百分点;在 GPT-5 Mini 上实现了 60.2% 的成功率,提升幅度为 10.4 个百分点
考虑到人类的表现大约为 72%,这些结果凸显了 bBoN 不仅大幅超越了现有方法,而且已经接近人类水平的能力。
此外,本文还在单次运行设定(不使用扩展)下,将 Agent S3 与 Agent S2 进行了对比。结果显示,Behavior Best-of-N 带来了 13.8% 的成功率提升,使每个任务的 LLM 调用次数减少了 52.3%,平均任务完成时间缩短了 62.4%。因此,Agent S3 不仅能力更强,而且效率更高。
增加智能体运行次数实现扩展
在 OSWorld 上,本文发现随着智能体运行次数的增加,性能会逐步提升。当并行运行 10 次智能体时,性能达到最高:GPT-5 的表现为 69.9%,GPT-5 Mini 的表现为 60.2%。
如何选择混合模型集成?
bBoN 可以在不同模型之间扩展。下表展示了 bBoN 在使用不同混合模型组合时的成功率和任务覆盖率。任务覆盖率的计算方式是:只要在某个任务中至少有一条轨迹正确,就认为该任务成功,即 Pass@N。
观察结果如下:
行为叙事与其他轨迹表示的对比
本文对行为叙事表示进行了消融实验。对比对象包括:
结果表明,行为叙事在 bBoN 中是一种更有效的表示方式,相比最佳基线提升了 3.4%。这说明仅依靠截图难以充分理解任务过程,而有必要在状态转变之间生成事实,而不是仅仅描述单一状态。
评判器对比
本文对 bBoN Judge 和 WebJudge 进行了对比。其中对 WebJudge 进行了修改,使其能够在多个轨迹中进行选择,方法是对轨迹进行独立排序,并选出排名最高的。
总体而言,bBoN Judge 的表现优于 WebJudge;而 WebJudge 相比单纯的多次运行平均性能,只带来了有限的提升。另外,随着运行次数的增加,bBoN Judge 的扩展性表现更好。
评判器与人类的一致性
本文考察了评判器可能提升性能的任务(占 OSWorld 的 44%),结果发现评判器在 78.4% 的任务上做出了正确选择。进一步复核后发现:评判器实际上在 92.8% 的任务上是正确的,这意味着 OSWorld 的真实性能更接近 76.3%。
这一结果表明,评判器与人类偏好具有较高的一致性,使其成为评估 CUA 任务的一个颇具前景的工具。
更多实验结果请参阅原论文。
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