ComputerUse
[Paper Note] LightAgent: Mobile Agentic Foundation Models, Yangqin Jiang+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #MultiModal #Reasoning #SmallModel #OpenWeight #VisionLanguageModel #One-Line Notes #GUI Issue Date: 2026-01-19 GPT Summary- LightAgentは、モバイルプラットフォーム向けにデバイスとクラウドの協力を活用したGUIエージェントシステムを提案。これにより、オフライン性能とコスト効率を両立し、強化された二段階トレーニングを通じて高い意思決定能力を実現。実験を通じて大規模モデルに匹敵する性能を示し、クラウドコストを大幅に削減。 Comment
pj page: https://github.com/HKUDS/OpenPhone
3Bで10B級の性能を誇る低lavencyのedge device向けSVLM
元ポスト:
[Paper Note] ShowUI-$π$: Flow-based Generative Models as GUI Dexterous Hands, Siyuan Hu+, arXiv'25, 2025.12
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #AIAgents #SyntheticData #read-later #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #GUI #Dragging Issue Date: 2026-01-16 GPT Summary- ShowUI-$\pi$は、GUIエージェントにおける連続的な操作を可能にするフローベースの生成モデルです。これにより、離散的なクリックと連続的なドラッグを統合し、滑らかで安定したトラジェクトリーを実現します。2万のドラッグトラジェクトリーを用いたScreenDragプロトコルによる評価で、既存のGUIエージェントと比較して優れた性能を発揮しました。この研究は、人間のような器用な自動化の実現を促進します。 Comment
pj page: https://showlab.github.io/showui-pi/
元ポスト:
大規模なドラッグに関するデータセットを収集しており、エージェントのGUIの操作の今後の進展に大きく寄与しインパクトが大きいと考えられるため、重要論文に見える。
著者ポイント解説:
[Paper Note] Computer-Use Agents as Judges for Generative User Interface, Kevin Qinghong Lin+, arXiv'25, 2025.11
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Coding #LLM-as-a-Judge #VisionLanguageModel #One-Line Notes #UI Issue Date: 2025-11-26 GPT Summary- CUAはGUIを自律的に操作する能力が向上しているが、従来のGUIは人間向けに設計されているため、効率的なタスク実行に不必要な行動を強いられる。Coderの進展により、自動GUI設計が変革される中、CUAがCoderを支援する役割を果たせるかを探るためにAUI-Gymを導入。1560のタスクをシミュレートし、信頼性を確保する検証ツールを開発。Coder-CUA協力フレームワークを提案し、CUAがデザインを評価し、タスク解決可能性を測定。CUAダッシュボードを設計し、ナビゲーション履歴を視覚的に要約。これにより、エージェントの能動的な参加を促進する。 Comment
pj page: https://showlab.github.io/AUI/
元ポスト:
CUA自身にCUAにとって理解しやすいUIに関するJudgeをさせてフィードバックさせ（CUA-as-Judpe)、Coder（コード生成）を通じてUIを改善できるか？というタスクとベンチマークな模様
[Paper Note] OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in Realistic Workflows, Qiushi Sun+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #Safety #VisionLanguageModel #Live #Safeguard Issue Date: 2025-11-03 GPT Summary- モバイルプラットフォームでのエージェントの安全性を確保するため、MobileRisk-Liveという動的サンドボックス環境を導入し、OS-Sentinelという新しいハイブリッド安全性検出フレームワークを提案。OS-Sentinelは、システムレベルの違反検出と文脈リスク評価を統合し、実験で既存手法に対して10%-30%の性能向上を達成。自律型モバイルエージェントの信頼性向上に寄与する重要な洞察を提供。 Comment
dataset:
https://huggingface.co/datasets/OS-Copilot/MobileRisk
pj page:
https://qiushisun.github.io/OS-Sentinel-Home/
元ポスト:
[Paper Note] ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows, Qiushi Sun+, arXiv'25, 2025.05
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #MultiModal #Reasoning #SoftwareEngineering #read-later #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Science Issue Date: 2025-10-26 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）を活用したScienceBoardを紹介。これは、科学的ワークフローを加速するための動的なマルチドメイン環境と、169の厳密に検証されたタスクからなるベンチマークを提供。徹底的な評価により、エージェントは複雑なワークフローでの信頼性が低く、成功率は15%にとどまることが明らかに。これにより、エージェントの限界を克服し、より効果的な設計原則を模索するための洞察が得られる。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] UltraCUA: A Foundation Model for Computer Use Agents with Hybrid Action, Yuhao Yang+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#Multi #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #SyntheticData #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- ハイブリッドアクションを用いた基盤モデル「UltraCUA」を提案し、GUIの原始的なアクションと高レベルのプログラムツール呼び出しを統合。自動化パイプライン、合成データエンジン、ハイブリッドアクション軌跡コレクション、二段階のトレーニングパイプラインを構成要素とし、実験により最先端エージェントに対して22%の改善と11%の速度向上を達成。エラー伝播を減少させつつ実行効率を維持することが確認された。 Comment
元ポスト:
従来のCUAはGUIに対する低レベルの操作（クリック、タイプ、スクロール）を利用する前提に立つが、本研究ではそれらだけではなくより高レベルのprogramatic tool calls(e.g., python関数呼び出し、キーボードショートカット、スクリプト実行、API呼び出し等)をシームレスに統合できるように合成データを作成しAgentをらSFTとRLしましたらよりベンチマークスコア向上した、というような話に見える。
[Paper Note] Ctrl-VI: Controllable Video Synthesis via Variational Inference, Haoyi Duan+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Controllable #Pocket #DiffusionModel #VideoGeneration/Understandings #4D (Video) Issue Date: 2025-10-19 GPT Summary- ビデオ生成モデルの制約を克服するために、Ctrl-VIという新しいビデオ合成手法を提案。指定要素に対して高い制御性を持ち、非指定要素には多様性を維持。変分推論を用いて複数のビデオ生成バックボーンで合成分布を近似し、KLダイバージェンスの最小化を段階的に行う。実験により、制御性、多様性、3Dの一貫性が向上したことを示す。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] GTA1: GUI Test-time Scaling Agent, Yan Yang+, arXiv'25, 2025.07
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #Test-Time Scaling #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-10-05 GPT Summary- GTA1というGUIエージェントは、ユーザーの指示を分解し、視覚要素と相互作用しながらタスクを自律的に完了します。計画の選択と視覚ターゲットとの正確な相互作用という2つの課題に対処するため、テスト時スケーリングを用いて最適なアクション提案を選び、強化学習を通じて基づけを改善します。実験により、GTA1は基づけとタスク実行の両方で最先端の性能を示しました。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] ScaleCUA: Scaling Open-Source Computer Use Agents with Cross-Platform Data, Zhaoyang Liu+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket Issue Date: 2025-09-20 GPT Summary- ScaleCUAは、オープンソースのコンピュータ利用エージェント（CUAs）を拡張するための大規模データセットを提供し、6つのオペレーティングシステムと3つのタスクドメインをカバー。訓練されたモデルは、複数のプラットフォームでの操作においてベースラインを大幅に上回り、新たな最先端の結果を達成。データ、モデル、コードは公開予定。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] UI-TARS-2 Technical Report: Advancing GUI Agent with Multi-Turn Reinforcement Learning, Haoming Wang+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #MultiModal #Reasoning #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-09-05 GPT Summary- UI-TARS-2は、GUI用自律エージェントの新しいモデルで、データ生成、安定化されたマルチターンRL、ハイブリッドGUI環境を統合。実証評価では、前モデルを大幅に上回り、複数のベンチマークで高いスコアを達成。約60%の人間レベルのパフォーマンスを示し、長期的な情報探索タスクにも適応可能。トレーニングダイナミクスの分析が安定性と効率向上の洞察を提供し、実世界のシナリオへの一般化能力を強調。 Comment
関連:
- Introducing UI-TARS-1.5, ByteDance, 2025.04
元ポスト:
1.5をリリースしてから5ヶ月で大幅に性能を向上した模様
[Paper Note] Mobile-Agent-v3: Foundamental Agents for GUI Automation, Jiabo Ye+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents #SmallModel #On-Policy Issue Date: 2025-08-29 GPT Summary- 本論文では、GUI-OwlというGUIエージェントモデルを提案し、デスクトップおよびモバイル環境での最先端性能を達成したことを報告しています。特に、Mobile-Agent-v3フレームワークを導入し、性能を向上させました。GUI-Owlは、クラウドベースの仮想環境を利用した自己進化するデータ生成、エンドツーエンドの意思決定を支援する多様な機能、スケーラブルな強化学習フレームワークを特徴としています。これらの成果は、オープンソースとして公開されています。 Comment
github: https://github.com/X-PLUG/MobileAgent?tab=readme-ov-file
元ポスト:
ベンチマーク:
- AndroidWorld: A Dynamic Benchmarking Environment for Autonomous Agents, Christopher Rawles+, ICLR'25
- [Paper Note] OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real
Computer Environments, Tianbao Xie+, arXiv'24
Trajectory-aware Relative Policy Optimization
(TRPO)
[Paper Note] ComputerRL: Scaling End-to-End Online Reinforcement Learning for Computer Use Agents, Hanyu Lai+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #AIAgents Issue Date: 2025-08-20 GPT Summary- ComputerRLは、自律的なデスクトップインテリジェンスのためのフレームワークで、API-GUIパラダイムを用いてエージェントがデジタルワークスペースを操作します。分散RLインフラを開発し、数千の仮想デスクトップ環境でのスケーラブルな強化学習を実現。Entropulseトレーニング戦略により、長期トレーニング中のエントロピー崩壊を軽減。GLM-4-9B-0414を用いたAutoGLM-OS-9Bは、OSWorldベンチマークで48.1%の新しい最先端精度を達成し、デスクトップ自動化における重要な改善を示しました。 Comment
ポイント解説:
ポイント解説:
[Paper Note] UI-Venus Technical Report: Building High-performance UI Agents with RFT, Zhangxuan Gu+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-16 GPT Summary- UI-Venusは、スクリーンショットを入力として受け取るマルチモーダル大規模言語モデルに基づくネイティブUIエージェントで、UIグラウンディングとナビゲーションタスクで最先端の性能を達成。7Bおよび72Bバリアントは、Screenspot-V2 / Proベンチマークで高い成功率を記録し、既存のモデルを上回る。報酬関数やデータクリーニング戦略を導入し、ナビゲーション性能を向上させるための新しい自己進化フレームワークも提案。オープンソースのUIエージェントを公開し、さらなる研究を促進。コードはGitHubで入手可能。 Comment
元ポスト:
解説:
HF: https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ui-venus-689f2fb01a4234cbce91c56a
[Paper Note] OpenCUA: Open Foundations for Computer-Use Agents, Xinyuan Wang+, arXiv'25
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-15 GPT Summary- OpenCUAは、CUAデータと基盤モデルをスケールさせるためのオープンソースフレームワークであり、アノテーションインフラ、AgentNetデータセット、反射的なChain-of-Thought推論を持つスケーラブルなパイプラインを提供。OpenCUA-32Bは、CUAベンチマークで34.8%の成功率を達成し、最先端の性能を示す。研究コミュニティのために、アノテーションツールやデータセットを公開。 Comment
元ポスト:
著者ポスト:
CUAにおいてProprietaryモデルに近い性能を達成した初めての研究な模様。重要
続報:
OSWorld VerifiedでUI-TARS-250705,claude-4-sonnet-20250514超えでtop1に君臨とのこと。
AndroidWorld: A Dynamic Benchmarking Environment for Autonomous Agents, Christopher Rawles+, ICLR'25
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #MultiModal #ICLR Issue Date: 2025-04-18 GPT Summary- 本研究では、116のプログラムタスクに対して報酬信号を提供する「AndroidWorld」という完全なAndroid環境を提案。これにより、自然言語で表現されたタスクを動的に構築し、現実的なベンチマークを実現。初期結果では、最良のエージェントが30.6%のタスクを完了し、さらなる研究の余地が示された。また、デスクトップWebエージェントのAndroid適応が効果薄であることが明らかになり、クロスプラットフォームエージェントの実現にはさらなる研究が必要であることが示唆された。タスクの変動がエージェントのパフォーマンスに影響を与えることも確認された。 Comment
Android環境でのPhone Useのベンチマーク
[Paper Note] WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models, Hongliang He+, ACL'24, 2024.01
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #MultiModal #ACL #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-11-25 GPT Summary- WebVoyagerは、実際のウェブサイトと対話しユーザーの指示をエンドツーエンドで完了できる大規模マルチモーダルモデルを搭載したウェブエージェントである。新たに設立したベンチマークで59.1%のタスク成功率を達成し、GPT-4やテキストのみのWebVoyagerを上回る性能を示した。提案された自動評価指標は人間の判断と85.3%一致し、ウェブエージェントの信頼性を高める。 Comment
日本語解説: https://blog.shikoan.com/web-voyager/
スクリーンショットを入力にHTMLの各要素に対してnumeric labelをoverlayし（Figure2)、VLMにタスクを完了するためのアクションを出力させる手法。アクションはFigure7のシステムプロンプトに書かれている通り。
たとえば、VLMの出力として"Click [2]" が得られたら GPT-4-Act GPT-4V-Act, ddupont808, 2023.10
と呼ばれるSoM [Paper Note] Set-of-Mark Prompting Unleashes Extraordinary Visual Grounding in GPT-4V, Jianwei Yang+, arXiv'23, 2023.10
をベースにWebUIに対してマウス/キーボードでinteractできるモジュールを用いることで、[2]とマーキングされたHTML要素を同定しClick操作を実現する。
Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web, Xiang Deng+, N_A, NeurIPS'23 Spotlight
Paper/Blog Link My Issue
#NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #Evaluation #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #One-Line Notes Issue Date: 2023-07-03 GPT Summary- Mind2Webという新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、任意のウェブサイト上で複雑なタスクを実行するための言語の指示に従うウェブエージェントを開発・評価するために作成されました。従来のデータセットでは一般的なウェブエージェントには適していなかったため、Mind2Webはより多様なドメイン、実世界のウェブサイト、幅広いユーザーの相互作用パターンを提供します。また、大規模言語モデル（LLMs）を使用して一般的なウェブエージェントを構築するための初期の探索も行われます。この研究は、ウェブエージェントのさらなる研究を促進するためにデータセット、モデルの実装、およびトレーニング済みモデルをオープンソース化します。 Comment
Webにおけるgeneralistエージェントを評価するためのデータセットを構築。31ドメインの137件のwebサイトにおける2350個のタスクが含まれている。
タスクは、webサイトにおける多様で実用的なユースケースを反映し、チャレンジングだが現実的な問題であり、エージェントの環境やタスクをまたいだ汎化性能を評価できる。
プロジェクトサイト:
https://osu-nlp-group.github.io/Mind2Web/
Seed1.8, ByteDance Seed, 2025.12
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #NLP #AIAgents #Proprietary #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-12-18 Comment
元ポスト:
GUI Agentとして性能はトップレベル(Opusが比較対象に入っていないが）で、
テキスト、画像モダリティでの検索でもトップレベル、codingやツール利用などは少し劣るように見える。
LLM系、VideoUnderstanding系ののベンチマークではフロンティアモデル群と同等、VLM系のタスクではフロンティアモデル群と同等以上の性能に見える。
が、一方のモダリティはGPT5で比較しているのに対し、他方はGPT5.1であったりしており、比較対象が少し恣意的にピックされているのでは？という気もする。
cua-bench: make your agents better at computers, Cua AI Team, 2025.12
Paper/Blog Link My Issue
#Article #AIAgents #Evaluation Issue Date: 2025-12-17 Comment
元ポスト:
bu-30b-a3b-preview: Meet BU-30B-A3B-Preview — bringing SoTA Browser Use capabilities in a small model that can be hosted on a single GPU., browser-use, 2025.12
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #NLP #OpenWeight #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-12-17 Comment
元ポスト:
GPT-4V-Act, ddupont808, 2023.10
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #NLP #Repository #VisionLanguageModel #One-Line Notes #Grounding Issue Date: 2025-11-25 Comment
GPT4V(VLM)と、SoMを用いてVLMによってWebUIとClick/Keyboard操作を通じてinteractできる実装
- [Paper Note] Set-of-Mark Prompting Unleashes Extraordinary Visual Grounding in GPT-4V, Jianwei Yang+, arXiv'23, 2023.10
Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use, Microsoft, 2025.11
Paper/Blog Link My Issue
#Article #AIAgents #Blog #SmallModel #OpenWeight #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-25 Comment
元ポスト:
computer useに特化したMS初のSLM(CUA)
関連:
- [Paper Note] AgentInstruct: Toward Generative Teaching with Agentic Flows, Arindam Mitra+, arXiv'24, 2024.07
- [Paper Note] Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks, Adam Fourney+, arXiv'24, 2024.11
- [Paper Note] WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models, Hongliang He+, ACL'24, 2024.01
- [Paper Note] Set-of-Mark Prompting Unleashes Extraordinary Visual Grounding in GPT-4V, Jianwei Yang+, arXiv'23, 2023.10
- GPT-4V-Act, ddupont808, 2023.10
WebVoyagerでの評価によると、タスクに対するコスト性能比が非常に高いことがわかる。
MIT Licence
著者ポスト:
Introducing Navigator, Yutori team, 2025.11
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #AIAgents #Blog #Proprietary #read-later #VisionLanguageModel #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-20 Comment
元ポスト:
gemini2.5, claude4.5, openaioperator等よりも性能が良いweb agentらしい
SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds, Google DeepMind, 2025.11
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #NLP #Blog #Reasoning #VisionLanguageModel #3D (Scene) #Game Issue Date: 2025-11-14 Comment
元ポスト:
もはやAIがゲームをできるのは当たり前の時代だが、どのくらいOODに汎化するのかは気になる。
Holo2: Cost-Efficient Models for Cross-Platform Computer-Use Agents, H Company, 2025.11
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #AIAgents #Blog #OpenWeight #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-11-14 Comment
HF: https://huggingface.co/collections/Hcompany/holo2
元ポスト:
関連:
- Holo1.5 - Open Foundation Models for Computer Use Agents, H Company, 2025.09
Holo1.5 - Open Foundation Models for Computer Use Agents, H Company, 2025.09
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #OpenWeight #GRPO #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-09-16 Comment
7BのみApache 2.0ライセンス。3BはQwenのライセンスを継承し、72Bはnon-commercialライセンスらしい
モデルカードとブログによると下記モデル群とSonnet 4 よりもComputer Use関連ベンチマーク(GUI上での位置を特定するUI LocalizationとScreen Contentの理解およびQA関連のベンチマーク)で高性能とのこと:
- [Paper Note] UI-Venus Technical Report: Building High-performance UI Agents with RFT, Zhangxuan Gu+, arXiv'25
- Introducing UI-TARS-1.5, ByteDance, 2025.04
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct, Qwen Team, 2025.03
モデルカードによるとopen sourceデータのmixと、合成データ、人手でアノテーションされたデータを用いて、SFT->GRPOによって学習されたとだけ書かれている。
NEC、暗黙知をデータ化し学習・活用することでWeb業務を自動化するエージェント技術「cotomi Act」を開発 〜世界初、人間を超えるWebタスク成功率80.4％を達成〜, NEC, 2025.08
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #AIAgents #Blog Issue Date: 2025-08-27 Comment
元ポスト:
WebArena:
- WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents, Shuyan Zhou+, ICLR'24
Introducing UI-TARS-1.5, ByteDance, 2025.04
Paper/Blog Link My Issue
#Article #ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #MultiModal #Blog #Reasoning #OpenWeight #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-04-18 GPT Summary- UI-TARSは、スクリーンショットを入力として人間のようにインタラクションを行うネイティブGUIエージェントモデルであり、従来の商業モデルに依存せず、エンドツーエンドで優れた性能を発揮します。実験では、10以上のベンチマークでSOTA性能を達成し、特にOSWorldやAndroidWorldで他のモデルを上回るスコアを記録しました。UI-TARSは、強化された知覚、統一アクションモデリング、システム-2推論、反射的オンライントレースによる反復トレーニングなどの革新を取り入れ、最小限の人間の介入で適応し続ける能力を持っています。 Comment
paper: https://arxiv.org/abs/2501.12326
色々と書いてあるが、ざっくり言うとByteDanceによる、ImageとTextをinputとして受け取り、TextをoutputするマルチモーダルLLMによるComputer Use Agent (CUA)
関連
- OpenAI API での Computer use の使い方, npaka, 2025.03
元ポスト:
browser-useの基礎理解, むさし, 2024.12
Paper/Blog Link My Issue
#Article #AIAgents #Blog Issue Date: 2025-03-15 Comment
公式リポジトリ: https://github.com/browser-use/browser-use
BrowserUseはDoMを解析するということは内部的にテキストをLLMで処理してアクションを生成するのだろうか。OpenAIのComputer useがスクリーンショットからアクションを生成するのとは対照的だと感じた（小並感）。
- OpenAI API での Computer use の使い方, npaka, 2025.03
OpenAI API での Computer use の使い方, npaka, 2025.03
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Blog Issue Date: 2025-03-12 Comment
OpenAIのCompute Useがどのようなものかコンパクトにまとまっている。勉強になりました。
公式: https://platform.openai.com/docs/guides/tools-computer-use
browser-use やばいです, Syoitu, 2024.12
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #AIAgents #python #Blog #API Issue Date: 2025-01-04 Comment
すごい手軽に使えそうだが、クローリング用途に使おうとするとhallucinationが起きた時に困るのでうーんと言ったところ。