WildAWM开源CUA环境合成管线，基准涨10.58分

2026年10月25日，AGI Hunt 报道称，论文 WildAWM（arXiv:2610.26828）提出了一条用于合成计算机使用 agent（CUA）训练环境的管线，其特点是只用开源模型就能生成可执行、可验证的环境。该工作已将合成管线、341 个环境-任务对、模型 checkpoint 与 Harbor 数据集全部开源。报道称，经该管线数据训练后，Qwen3.6-35B-A3B 在 8 项基准上平均提升 10.58 分。目前公开内容包括管线、环境-任务对、模型权重与数据集，尚无更多关于外部采用或复现的报道。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。