arXiv · cs.AI· Xujia Wang·· 2 天前AI 评分43
WebCatalyst：通过高保真强化学习提升交互式 HTML 生成能力
Catalyzing Interactive HTML Generation Capabilities via High-Fidelity Reinforcement Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Xujia Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.05151v1
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AI 导读
WebCatalyst 是一个浏览器交互强化学习框架，包含游戏级 GUI 评估器、Visual Anchor 和 Action-Trace Credit 三个组件。在 Qwen3.6-35B-A3B 上仅用不到 1K 请求训练，Cookie-Bench Mini Games 分数从 68.8 提升至 75.3，WebGen-Bench 准确率从 48.8 提升至 56.9，平均排名超过 Claude Opus 4.7。结果表明提升反馈保真度是改进交互式 HTML 生成的关键。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org
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