arXiv · ML· Xiaoyi Zhang, Haoqing Wang, Xinjie Zhang, Xiang Ming, Xing Wang, Senqiao Yang, Kaichen Zhang, Zhaoyang Jia, Andong Tan, Xinjiang Wang, Jinghao Guo, Yifei Shen, Xiao Li, Peng Zhang, Xun Guo, Jiahao Li, Shicheng Zheng, Jinglu Wang, Zongyu Guo, Wenxuan Xie, Bin Li, Yan Lu·· 4 小时前AI 评分42
Mage-VL-Cowork：从进化框架中获取混合计算机使用能力的完整训练方案
Mage-VL-Cowork: A Full Training Recipe to Learn Hybrid Computer Use From Evolved Harnesses
AI 导读
4B参数混合智能体Mage-VL-Cowork在OSWorld-Verified基准测试中得分达66.0%，实现同级参数规模的最优性能。 Mage-CUA-Forge合成293,806个桌面与Web任务，并降低82.6%的单任务开销；通过五阶段渐进课程完成训练。 该成果将前沿边界推向端侧智能领域。
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