arXiv · cs.CL· Xu Hu·· 7 天前AI 评分48
CUA-Recovery：面向长时程计算机使用智能体错误恢复的基准测试
CUA-Recovery: Benchmarking Error Recovery in Long-Horizon Computer-Use Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Xu Hu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27645v1
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AI 导读
研究者提出 CUA-Recovery 基准，用 ReRail 框架在持久桌面环境中合成多应用长时程任务，评估计算机使用智能体（CUA）的错误检测与恢复能力。测试集含 2,250 个经人工验证的错误状态（100 个任务），训练集含 8.6K 轨迹（377 个任务）；六款智能体错误感知率（EAR）最高仅 44.0%，Pass@3 最高 25.5%。用训练集微调 Qwen3.5-35B-A3B 后，其平均 EAR 从 19.9% 升至 35.2%，Rubric Score 从 5.0% 升至 16.1%，并在 MyPCBench 和 Odysseys 上分别提升 15.3 和 10.8 分。
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