以下为上游提供的源文稿，可能存在识别错误。
乔木转写是基于源文稿的中文提炼，不是逐字翻译。请核对原文中的人名、数字与观点。
选一篇，慢慢读
从左侧挑一篇，正文会在这里排成书页。
Despite recent advances in CUAs, their development remains constrained by the limited diversity, controllability, and reliability of interaction data. Moreover, conventional optimization pipelines lack iterative feedback, while existing recursive improvement approaches often rely on self-generated experiences, limiting
阅读原文 · Xinlei Yu, Gen Li, Ji Zhao, Zhangquan Chen, Congcong Wang, Shuai Dong, Zelin Peng, Yuqi Xu, Hongrui Wu, Kaiwen Tuo, Cheng Yang, Kaituo Feng, Yifan Wu, Jiayi Zhang, Dongming Wu, Wenqi Shao, Jiaqi Wang, Xiangyu Yue
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
这篇论文值得看的地方，不在于它又刷了一个 OSWorld 分数，而在于它试图回答一个更根本的问题： Computer-use Agent 的训练数据从哪里来，怎么持续变多、变难、还能验证。 摘要里给了一个很直接的判断：现有 CUA 受限于交互数据的多样性、可控性和可靠性。说白了，能采到的真实操作轨迹太少，人工造又贵，模型自己生成的经验容易越走越窄。CUA-M...