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（着手：科技行者）

这项由香港大学苏泓锦、谷歌等多位推敲者共同完成的推敲发表于2025年1月，建议了一个名为Learn-by-interact的全新数据合成框架。有好奇深入了解的读者不错通过arXiv:2501.10893v1走访完整论文。推敲团队包括来自谷歌和香港大学的顶尖大众，其中苏泓锦在谷歌云AI推敲部门完成了这项使命。

当咱们看到ChatGPT这么的AI助手时，可能会合计它们还是有余贤人了。但骨子上，这些AI在处理确凿宇宙的复杂任务时，频频阐扬得像刚学会语言却不会走路的孩子——它们约略回话问题，却很难在复杂的数字环境中孤苦完成骨子使命。比如说，让AI帮你缔造一个软件bug、在网页上完成购物，或者操作桌面软件处理文档，它们的阐扬频频令东说念主失望。

这就像是一个贤人的学生，在测验中约略回话应论问题，但到了实验室却不知说念如何操作仪器开垦。问题出在那边呢？推敲团队发现，根蒂原因在于这些AI穷乏有余的"实战训戒"——它们莫得接管过有余多对于如安在确凿环境中与万般软件、网页、用具互动的老师。

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传统的不竭决策就像给学生请不菲的私东说念主解说——让东说念主类大众手把手地教AI如何操作，符号每一个门径。这种要领不仅资本奋斗，况且迎面对新的环境或软件时，又需要再行破钞大齐东说念主力物力进行标注。就好比每次换了新的实验室开垦，齐要再行请大众来培训，这显然不是恒久之计。

谷歌和香港大学的推敲团队建议了一个翻新性的不竭决策：Let-by-interact框架。这个要领的中枢念念想就像让孩子通过继续尝试和犯错来学会生手段。当一个孩子学骑自行车时，他们不需要别东说念主缜密描摹每一个动作，而是通过反复锻练，在颠仆中学会保持均衡。Learn-by-interact让AI也采选访佛的学习形式。

这套系统的使命旨趣不错比作一位忙绿的学徒工匠的成长过程。源泉，学徒会从师父的手册和评释书中学习万般使命任务，这就突出于AI从软件文档和教程中生成万般任务领导。然后，学徒开动出手试验这些任务，在骨子操作中未免会犯错——比如本想作念A却作念成了B。传统要壮健认为这种造作的操作记载毫无价值，但Learn-by-interact的好意思妙之处在于"废料诈欺"：既然你作念成了B，那咱们就再行界说任务经营，让它相宜骨子完成的操作B。这就像原来想作念红烧肉却不测作念成了糖醋肉，那就把菜谱改成糖醋肉的作念法，这么此次操作记载就变成了有价值的学习材料。

推敲团队将这个要津门径称为"逆向构建"。这个过程就像一个贤人的真挚，看到学生的功课扫尾后，反推出一个合适的题目来匹配这个谜底。比如，AI本来想要"上传谷歌云盘的CSV文献到BigQuery"，但在操作过程中选错了数据源，骨子完成的是"相连谷歌云存储的CSV文献到BigQuery"。传统要壮健认为这个操作序列是失败的，但逆向构建会再行生成一个与骨子操作匹配的任务描摹，让这个操作序列变成有价值的老师数据。

除了逆向构建这个中枢创新，Learn-by-interact还联想了一套智能的数据检索系统。这个系统就像一个训戒丰富的师父，当学徒遭遇问题时，约略速即找到最接洽的训戒和案例来归并。这个检索系统包含两个互补的部分：一个是基于理免除务意图的智能匹配，另一个是基于刻下操作界面的直不雅匹配。

基于意图的匹配就像一个善解东说念见解的助手，约略壮健你刻下想要完成的任务类型，然后从大齐的训戒库中找出最接洽的操作案例。而基于界面的匹配则愈加奏凯——当AI看到某个特定的界面或窗口时，系统会立即调出通盘在访佛界面下的得胜操作记载，就像老司机看到特定的路况就知说念应该如何驾驶同样。

为了考据这个要领的灵验性，推敲团队在四个极具挑战性简直凿环境中进行了平淡测试。这些测试环境涵盖了软件工程、网页操作、桌面应用和专科数据科学用具，就像是为AI联想的"万能挑战赛"。

在软件工程界限，他们使用了SWE-bench基准测试，这突出于让AI不竭GitHub上简直凿编程问题。想象一下，这就像让AI成为一个圭臬员，需要阅读bug陈说，壮健代码，然后编写补丁来缔造问题。在这个极具挑战性的任务中，Learn-by-interact让Claude-3.5的性能从基线的51.2%提高到60.0%，突出于让AI圭臬员的"修bug得胜率"提高了近9个百分点。

在网页操作方面，推敲团队使用了WebArena基准，这个测试环境模拟了确凿的电子商务、论坛商讨等网站操作。就好比让AI学会像东说念主类用户同样浏览网页、点击按钮、填写表单、完成购物等复杂任务。在这个测试中，Learn-by-interact的扫尾愈加显赫，Claude-3.5的性能从35.8%跃升到48.0%，提高幅度超越12个百分点。这意味着AI咫尺约略更好地壮健网页界面，更准确地践诺用户想要的操作。

桌面应用操作测试使用了OSWorld基准，这是一个模拟完整桌面环境的挑战，包括万般软件如Chrome浏览器、GIMP图像裁剪器、LibreOffice办公套件等。在这个最接近日常使命环境的测试中，Learn-by-interact展现出了惊东说念主的扫尾，Claude-3.5的得胜率从12.4%飙升到22.5%，险些翻了一番。这就像是让AI从一个只会说梅止渴的生手，变成了约略熟谙操作万般软件用具的成熟用户。

在专科数据科学用具测试中，推敲团队使用了Spider2-V基准，这触及BigQuery、Airbyte、Superset等企业级数据处理用具。这些用具的操作复杂度突出高，即使对东说念主类用户也具有一定挑战性。Learn-by-interact让Claude-3.5在这个界限的性能从8.4%提高到16.6%，险些竣工了翻倍的阅兵。

更令东说念主印象深化的是老师扫尾。当推敲团队使用合成数据对较小的AI模子进行老师时，扫尾愈加显赫。举例，Codestral-22B模子在WebArena上的阐扬从4.7%当先到24.2%，这突出于从一个险些不会操作网页的生手，变成了具有实用价值的网页操作助手。这种雄壮的性能提高标明，Learn-by-interact不仅约略改善现存大型模子的阐扬，还能显赫增强较小模子的实用性。

推敲团队进行了深入的分析来壮健为什么Learn-by-interact如斯灵验。他们发现逆向构建这个核神思制孝顺了高达14%的性能提高。这证据了"变废为宝"的理念如实灵验——通过再行界说任务经营来匹配骨子完成的操作，大大加多了可用老师数据的数目和质地。

另一个热切发现是对于数据粒度的影响。推敲团队将合成数据按照操作门径的短长分为短序列（少于5步）、中等序列（5-10步）和长序列（10步以上）三类。分析扫尾浮现，短序列数据最为有价值，因为它们突出于基本的操作手段，不错活泼组合应用到万般不同的任务中。这就像学习技击时，基本动作比复杂套路愈加热切，掌持了基本功就约略活泼应付万般情况。

在遵守方面，Learn-by-interact也阐扬出色。比较于其他需要大齐计较资源的要领（如Reflexion和LATS），Learn-by-interact在提供更好性能的同期，消耗的计较资源更少，反应速率更快。这使得该要领颠倒恰当骨子部署应用，就像一辆既省油又能源强盛的汽车，兼具实用性和经济性。

推敲团队还考据了要领的跨环境泛化才能。他们有意测试了在一个环境中老师的AI能否在访佛但不完满换取的环境中保持精采阐扬。扫尾浮现，即使莫得有意针对新环境进行老师，Learn-by-interact仍然约略提供显赫的性能提高，这标明该要领学到的是通用的操作手段，而不单是是对特定环境的记挂。

从技能竣工角度来看，Learn-by-interact的通盘这个词经过高度自动化。系统源泉从软件文档、教程、FAQ等常见资源中自动生成万般化的任务领导，这确保了任务的障翳面和实用性。然后AI开动尝试践诺这些任务，系统会记载完整的操作序列。对于那些莫得齐全完成原始任务的操作序列，逆向构建机制会分析骨子的操作轨迹，生成与之匹配的新任务描摹。

为了确保数据质地，系统还联想了多档次的过滤机制。源泉，会自动移除重迭或无效的操作门径。然后，使用多个AI模子构成的"委员会"来评估每个领导-操作对的质地，只好当通盘AI齐认为操作序列合理、当然且与领导匹配时，才会保留这个老师样本。

在骨子应用时，Learn-by-interact的检索系统会证据刻下的任务领导、操作历史和界面景象，智能地从合成数据库中采选最接洽的示例行为参考。这个过程就像一个训戒丰富的师父，老是能在要津时刻提供最有价值的归并。

这项推敲的意旨远不啻技能层面的冲突。它为AI智能体的发张开辟了一条全新的说念路——从依赖不菲的东说念主工标注，转向自主学习和训戒积贮。这种拯救就像从传统的师父带门徒模式，转向当代的自学成才模式，大大裁汰了AI智能体妥贴新环境的资本和时候。

更热切的是，Learn-by-interact展现了AI系统的自我阅兵才能。跟着AI在万般环境中的操作训戒继续积贮，它们的阐扬会持续改善，变成一个正向轮回。这就像一个忙绿的学生，通过继续锻练和反念念，冉冉提高我方的手段水平。

说到底，这项推敲不竭了AI智能体发展中的一个要津瓶颈——如何让AI像东说念主类同样通过试验学习。东说念主类之是以约略快速妥贴新环境，恰是因为咱们约略从每一次尝试中学习，即使是失败的尝试也能提供有价值的训戒。Learn-by-interact让AI获取了访佛的才能，这为构建信得过实用的AI助手铺平了说念路。

料想异日，这种要领可能会让AI智能体在更多界限阐扬作用。无论是匡助老年东说念主操作复杂的智能开垦，协助企业职工处理繁琐的数据分析任务，照旧为圭臬员提供智能的代码调试维持，Learn-by-interact齐提供了一个可行的技能旅途。跟着这项技能的进一步发展和普及，咱们可能会看到AI助手变得愈加智能和实用，信得过成为东说念主类使命和糊口中不行或缺的伙伴。

虽然，这项推敲也靠近一些挑战。生成和过滤大齐合成数据需要突出的计较资源，况且在某些专科界限，可能穷乏有余缜密的文档资源来归并任务生成。不外，跟着计较才能的继续提高和更多高质地文档资源的积贮，这些罢休会冉冉得到缓解。

总的来说，Learn-by-interact代表了AI智能体发展的一个热切里程碑，它不仅提供了一个实用的技能决策，更热切的是展现了一种全新的AI学习范式。这种让AI通过与环境互动来自主学习的要领，可能会成为异日AI系统发展的主流标的，鼓吹AI技能向愈加智能和自主的标的发展。

Q&A

Q1：Learn-by-interact和传统AI老师要领有什么不同？

A：传统要领需要东说念主工大众手动标注每个操作门径，资本奋斗且妥贴性差。Learn-by-interact让AI我方与环境互动学习，即使操作失败也能通过"逆向构建"滚动为有价值的老师数据，就像变废为宝同样，大大裁汰了老师资本。

Q2：逆向构建机制具体是如何使命的？

A：当AI践诺任务时可能会偏离原定经营，比如想作念红烧肉却作念成了糖醋肉。逆向构建会证据骨子完成的操作再行生成匹配的任务描摹，把"作念糖醋肉"行为新的老师经营，这么原来"失败"的操作就变成了有用的学习材料。

Q3：Learn-by-interact在哪些骨子应用中阐扬最佳？

A：在四大测试环境中齐有显赫提高，其中桌面应用操作扫尾最隆起，Claude-3.5得胜率从12.4%跃升到22.5%，险些翻倍。在网页操作、软件编程和数据科学用具使用方面也有大幅改善云开体育，颠倒恰当需要复杂东说念主机交互的场景。

发布于：北京市