Обучение агентов управления компьютером на ходу с помощью онлайн-видео

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет агентам извлекать знания из видеоуроков и успешно выполнять задачи, требующие взаимодействия с компьютером.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Роботизированная система выстраивает процесс принятия решений, динамически отбирая наиболее релевантные демонстрационные траектории с текстовыми целями и последовательностями действий и наблюдений, чтобы предоставить агенту локальное руководство и обеспечить эффективное выполнение поставленной задачи.

Исследователи разработали систему, преобразующую видеоинструкции в структурированные траектории действий для повышения эффективности компьютерных агентов.

Несмотря на значительный прогресс в области автоматизации, агенты, работающие с компьютерами, часто уступают людям в решении задач, требующих специфических знаний о программном обеспечении. В работе ‘Learning from Online Videos at Inference Time for Computer-Use Agents’ предложен фреймворк, позволяющий таким агентам обучаться на онлайн-видеоучебниках в процессе выполнения задач, преобразуя их в структурированные траектории демонстраций. Предложенный подход динамически выбирает наиболее полезные траектории для использования в качестве контекстной информации, значительно повышая эффективность решения задач. Возможно ли систематически использовать огромный объем онлайн-видеоконтента для создания более интеллектуальных и адаптивных компьютерных агентов?

Структурирование Действий: От Видео к Управляемости

Многие задачи, выполняемые роботами, требуют обучения на демонстрациях, однако необработанные видеоданные непригодны для прямого использования агентами. Непосредственная обработка визуальной информации не позволяет извлечь необходимые инструкции для управления. Успешная трансляция видео в последовательность действий требует структурированного представления решений. Отсутствие такой структуры препятствует эффективному обучению и адаптации робота. Существующие методы испытывают трудности при сопоставлении видео и действий, что ограничивает надежность выполнения задач. Если решение кажется магией — значит, мы не раскрыли инвариант.

Конвейер Визуального Обучения: Преобразование Видео в Знания

В основе подхода лежит конвейер ‘Видеообработка’, преобразующий видеоуроки в структурированные ‘Траектории демонстрации’. Конвейер предназначен для автоматизированного анализа и извлечения информации из видео, ориентированного на обучение навыкам. Он использует большую языковую модель (LLM) для поиска релевантных видеороликов и модель ‘Зрение-Язык’ (VLM) для идентификации действий. Интеграция ‘Маркировки действий’ и ‘Генерации целей’ создает полное представление о задаче и шагах ее выполнения, формируя структурированное представление видеоурока.

Адаптивный Выбор Траектории: Основа Эффективного Управления

Основным механизмом выбора ‘Демонстрационной Траектории’ является ‘Выбор Траектории’, использующий структурированную информацию, включая целевую функцию и последовательность действий, для обеспечения релевантности задаче. Адаптивный процесс выбора траектории обеспечивает прирост в 2.1 балла на OSWorld и 4.2 балла на WebArena по сравнению с базовыми моделями. Этот результат является прямым следствием ‘Обучения во Время Вывода’, позволяющего агенту использовать внешние ресурсы в процессе выполнения. Таким образом, выбор траектории является ключевым компонентом, обеспечивающим адаптивность и эффективность агента в различных средах.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантную логику в решении задачи обучения агентов взаимодействию с компьютером. Преобразование видеоуроков в структурированные траектории действий, позволяющее агентам извлекать полезные знания непосредственно во время выполнения задачи, представляет собой математически обоснованный подход. Как однажды заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это математика, замаскированная под компьютерными науками». Эта фраза отражает суть представленного метода: эффективное обучение достигается не за счет сложных эвристик, а благодаря четкой структуре и формализации процесса извлечения знаний из визуальной информации. Акцент на визуальном обосновании (visual grounding) и отборе релевантных траекторий подчеркивает стремление к созданию детерминированного и доказуемо корректного алгоритма, а не просто эмпирически работающего решения.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность извлечения полезной информации из хаотичного потока видео-инструкций. Однако, следует признать: если алгоритм кажется магией, значит, инвариант не был должным образом определён. Преобразование визуальной информации в структурированные траектории – шаг вперёд, но возникает вопрос: насколько надёжна эта структура? Простое соответствие действий на экране – это лишь поверхностное понимание. Истинное обучение требует не просто имитации, а экстраполяции, способности адаптироваться к непредсказуемым ситуациям, которые всегда возникают вне учебного набора.

Очевидным направлением для будущих исследований является формализация понятия “полезности” демонстрационной траектории. Как оценить, насколько конкретное видео действительно способствует обучению агента, а не является лишь источником шума? Поиск оптимальных критериев отбора и взвешивания траекторий – задача, требующая глубокого математического анализа. Необходимо двигаться от эмпирической оценки “работает/не работает” к доказуемой гарантии успешного выполнения задачи.

В конечном счёте, следует признать, что проблема обучения агентов сложным действиям – это не просто задача компьютерного зрения или обработки естественного языка. Это философский вопрос о природе интеллекта и способности к обобщению. Если агент не способен понять почему что-то работает, а лишь что работает, то его “обучение” останется лишь сложной формой запоминания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04137.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 11:05