CUA-Master、オープンワールドの再帰的改善でComputer-use Agentsを拡張

CUA-Master は、コンピュータ操作型AIエージェント（CUA）を改善する入れ子構造の二重ループ型再帰的改善フレームワークである。オープンワールドのデータと、フィードバックに基づくスナップショット巻き戻し型の再試行を用いて性能を継続的に高める。CUA-Master-27B は OSWorld Verified で 80.2、OSWorld 2.0 で 36.9、WeaveBench で 43.9、Agents' Last Exam で 25.0 のスコアを記録した。