Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use
Fara-7B:一种高效的计算机使用代理模型
专题命中 GUI与网页智能体 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 Fara-7B通过合成数据生成系统训练出高效计算机使用代理模型,优于现有模型并在新基准测试中表现突出。
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
Fara-7B:一种高效的计算机使用代理模型
专题命中 GUI与网页智能体 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 Fara-7B通过合成数据生成系统训练出高效计算机使用代理模型,优于现有模型并在新基准测试中表现突出。
D-GARA:一种用于真实世界异常中GUI代理鲁棒性评估的动态基准框架
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 D-GARA提出一种动态基准框架,用于评估Android GUI代理在真实世界异常中的鲁棒性,揭示了现有代理在异常环境下的性能下降问题。
Comments Accepted to AAAI 2026
专题命中 GUI与网页智能体 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.SE
机构 * Tsinghua University(清华大学)
专题命中 GUI与网页智能体 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; Microsoft Research(微软研究院)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * School of Computing, KAIST(计算机学院,韩国科学技术院) ; Korea University(韩国大学) ; Sungkyunkwan University(成均馆大学)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
机构 * University of Michigan(密歇根大学) ; LG AI Research(LG人工智能研究)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ICCV2025, https://github.com/tiangeluo/RegionFocus
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 17 pages, 4 figures
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) ; Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted to ICCV 2025
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.CL
Comments Technical Report. Github: https://github.com/showlab/ShowUI
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
Comments Accepted to ACL 2024 (main). Code and data is released at https://github.com/MinorJerry/WebVoyager
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accept at ICML 2024
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
Comments 10 pages
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 9.5 (2024) 4083-4090
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments To appear at CVPR 2020. The first two authors contributed equally to this manuscript. Code: https://github.com/weituo12321/PREVALENT
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title);planning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages, accepted to IEEE/RSJ International Conference on Robots and Systems (IROS) 2019
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.SE
Comments This paper will appear on AIMS'19 (International Conference on Artificial Intelligence and Mobile Services) on June 25
Journal ref Artificial Intelligence and Mobile Services AIMS 2019
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CL
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.SE
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.SE
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI
Comments CVPR 2019 (Oral), our code is available at https://github.com/chihyaoma/regretful-agent
MAESTRO:在具有GUI的对话代理中通过用户偏好适应GUI并引导导航
专题命中 GUI与网页智能体 :workflow(abstract,abstract_cn);agent(abstract);agentic(abstract)
AI总结 MAESTRO通过提取用户偏好并指导工作流导航,提升对话代理中GUI的适应性和导航效率,通过实验验证其有效性。
Comments 19 pages, 6 figures, 2 tables. Published at UIST '26. This is the camera-ready version, posted under CC BY 4.0
Journal ref Proceedings of the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), November 2-5, 2026, Detroit, MI, USA
SmartSnap: 为自主代理的主动证据寻求
机构 * Tencent(腾讯)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract);autonomous agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 SmartSnap通过主动证据寻求机制,使自主代理在复杂任务中实现高效自我验证,提升性能并增强可靠性。
机构 * University of California, San Diego (UCSD)(加州大学圣地亚哥分校) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(abstract);AI agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; OPPO Research Institute(OPPO研究院)
专题命中 GUI与网页智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(comments)
Comments A technical report on a GUI agent based on multi-agent systems
塑造你的信息流:一种基于大语言模型的智能体对话推荐系统
机构 * Meta Platforms(元平台公司)
专题命中 GUI与网页智能体 :agentic(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于LLM的智能体推荐框架SYF,采用三层架构实现实时多模态内容协同策划,经离线评估与在线A/B实验验证,可提升信息流相关性与用户情感,为工业场景提供交互式推荐方案。
Comments Accepted in RecSys 2026 Industrial Track