Model details
模型介绍
中文整理# ScaleCUA 模型卡片
Model use case
ScaleCUA是一个计算机使用代理模型，基于视觉-语言模型开发，能够自动化与图形用户界面进行交互。该模型旨在实现跨异构平台的通用计算机操作能力。
## 主要能力
ScaleCUA支持在6个操作系统和3个任务领域运行。经过大规模跨平台数据训练，该模型在多个基准测试中取得显著性能提升：
- 相比基线模型，WebArena-Lite-v2成功率提升26.6个百分点
- 相比基线模型，ScreenSpot-Pro提升10.7个百分点
- MMBench-GUI L1-Hard达到94.4%
- OSWorld-G达到60.6%
- WebArena-Lite-v2达到47.4%
该模型采用数据驱动的 methodology，有效提升了GUI理解、定位和跨平台任务完成能力。
## 输入输出
- *输入**：视觉图像（用户界面截图）结合文本描述或指令
- 可执行的鼠标/键盘操作动作
- 目标元素的坐标位置
- 低层次操作指令
- 推理过程（Reasoned Action Mode下）
运行要求
- 基于transformers库运行
- 需要视觉-语言模型支持
- 建议使用GPU进行推理
基本用法
模型提供两种工作模式：
- *直接动作模式（Direct Action Mode）**
适用于需要直接进行GUI定位的任务，如根据描述识别并点击特定按钮。该模式专注于根据视觉输入生成即时可执行的动作。
- *推理动作模式（Reasoned Action Mode）**
适用于复杂的多步骤任务。模型会先思考问题，阐明预期操作，然后生成相应的动作代码。这是通用计算机自动化任务的推荐模式。
License
该项目的代码、数据和模型已公开发布，供研究社区使用。
## 引用
如在研究中使用该项目，请考虑引用ScaleCUA。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
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