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synthux-economy-r5-w049

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Hugging Face2026-05-30 更新2026-05-31 收录
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资源简介:

SynthUX Computer-Use Dataset — economy sim r5 是一个基于视觉的计算机使用轨迹数据集,由SynthUX生成,专注于模拟公司环境中的工作者设备会话,旨在通过合成方法创建真实的多应用程序计算机交互数据。数据集模拟工作者在虚拟公司中执行任务的完整轨迹,每个记录代表参与者在模拟设备会话中的活动:自然语言目标被扩展为节点树,终端节点通过低级鼠标和键盘输入驱动真实的桌面模拟器应用程序(如终端、笔记、VS Code、浏览器、Slack/Teams、邮件、表格、幻灯片等)。轨迹被记录为屏幕视频以及每个终端节点在最后输入事件时刻的帧图像。数据采用多应用程序原生执行模式,具有每参与者内容多样性、跨操作系统消息传递和大规模多公司经济模拟的特点,以JSONL格式组织,包含data.jsonl文件、screenshots/目录(PNG帧)和videos/目录(WebM视频)。记录模式包括轨迹唯一标识符、参与者信息(ID、公司、角色ID、职位)、模拟器环境(macos-web-next、windows-web-next、browser-os)、会话的自然语言目标、终端节点树、密集的低级输入事件(带时间戳)、因果模拟器状态观察、观察结果与输入事件的对齐链接,以及媒体引用。本构建包含36个轨迹、854帧图像、涉及6家不同公司,环境分布为browser-os(8个)、macos-web-next(12个)、windows-web-next(16个)。数据使用SynthUX工具生成,观察结果具有因果性,适用于计算机使用、GUI代理、多应用程序交互和合成数据生成等研究任务,为开发基于视觉的自动化代理和模拟真实工作环境交互提供资源。

SynthUX Computer-Use Dataset — economy sim r5 is a vision-based computer-use trajectory dataset generated by SynthUX, focusing on simulating worker device sessions in corporate environments. It aims to create realistic multi-application computer interaction data through synthetic methods. The dataset simulates complete trajectories of workers performing tasks in a virtual company, with each record representing a participants activity in a simulated device session: a natural language goal is expanded into a node tree, and terminal nodes drive real desktop simulator applications (including terminal, notes, VS Code, browser, Slack/Teams, email, spreadsheets, slides, etc.) via low-level mouse and keyboard inputs. Observed trajectories are recorded as screen videos and frame images at the moment of the last input event for each terminal node. The data employs a multi-application native execution mode, featuring per-participant content diversity, cross-OS messaging, and large-scale multi-company economic simulations, organized in JSONL format with data.jsonl files, a screenshots/ directory (PNG frames per node), and a videos/ directory (full screen recordings in WebM format). The record schema includes a unique trajectory identifier, participant information (ID, company, role ID, position), simulator environment (macos-web-next, windows-web-next, browser-os), natural language goal of the session, participants terminal node tree (with surfaces, actions, goals, parameters), dense low-level mouse/keyboard/script input events (timestamped), causal simulator state observations after each node, alignment links from observations to input event ranges mapped to node IDs, and media references (Blob references for videos and frames). This build contains 36 trajectories, 854 frame images, and involves 6 different companies, distributed across environments: browser-os (8), macos-web-next (12), windows-web-next (16). The data is generated using SynthUX tools, with causal observations (variation channel at low-level inputs) and no high-level application mutations during capture. It is suitable for research tasks in computer use, GUI agents, multi-application interaction, and synthetic data generation, providing high-quality training and evaluation resources for developing vision-based automation agents and simulating real-world work environment interactions.

创建时间:
2026-05-30
原始信息汇总

数据集概述:SynthUX Computer-Use (economy sim)

数据集名称:SynthUX Computer-Use Dataset — economy sim r5
许可证:Apache-2.0
任务类别:其他(other)
标签:computer-use, gui-agents, synthetic, multi-application
来源:通过 SynthUX 生成(synthux.multicompany.day.v1)


数据集内容

  • 数据文件data.jsonl,每行对应一条轨迹记录。
  • 截图screenshots/<trajectory>/<node_id>.png,每个终端节点在最后一次输入事件时的帧图像。
  • 视频videos/<trajectory>.webm,完整屏幕录制视频。

记录字段说明

字段 含义
trajectory_id 唯一轨迹ID(格式:<actor>__<env>
actor_id, company, role_id, title 操作者身份及所属组织信息
env 模拟环境类型:macos-web-next / windows-web-next / browser-os
goal 会话的自然语言目标
tree.nodes 操作者的终端节点(包含 surface, action, target, args
trajectory.input_events 详细的底层鼠标、键盘、脚本事件(含时间戳 t_ms
trajectory.observations 每个节点后的因果模拟器状态
trajectory.alignment 将观察结果和输入事件范围链接到节点ID
media.video 屏幕录制(webm 格式)
media.frames 每个节点的 PNG 帧(包含 node_id, t_ms, blob_ref)

数据统计(当前构建版本)

  • 轨迹数量:36 条
  • 视频数量:36 个
  • 帧总数:854 帧
  • 公司数量:6 个
  • 环境分布
    • browser-os:8 条轨迹
    • macos-web-next:12 条轨迹
    • windows-web-next:16 条轨迹

数据生成与特点

  • 每条记录代表一个模拟公司内某位员工的设备会话。
  • 目标被展开为节点树,终端节点通过底层鼠标/键盘输入驱动真实桌面模拟器应用(终端、笔记、VS Code、浏览器、Slack/Teams、邮件、表格、幻灯片等)。
  • 轨迹以屏幕视频加每个节点帧的形式记录。
  • 支持跨应用多应用执行、每个角色的内容多样性、跨操作系统消息传递以及大规模多公司经济模拟。
  • 观察结果为因果性的(突变通道为 low_level_input),捕获过程中未使用高层应用突变。
搜集汇总
数据集介绍
synthux-economy-r5-w049 数据集图片
构建方式
在数字经济和多应用协同办公的背景下,SynthUX economy sim r5 数据集通过模拟企业内多工作者设备会话的方式构建。每个记录对应一名员工在虚拟公司中的操作轨迹:一个自然语言目标被分解为节点树,终端节点驱动真实的桌面模拟应用程序(如终端、笔记、代码编辑器、浏览器、即时通讯工具、邮件、表格处理等)执行底层鼠标与键盘输入,最终观测到的完整轨迹被录制为屏幕视频及逐节点图像帧。每条轨迹包含密集的低级输入事件、因果模拟器状态以及节点与事件的关联信息,确保数据的高保真度和可追溯性。
特点
该数据集的核心特点在于其原生多应用执行架构,无需工作台覆盖层即可在真实桌面环境中操作,同时具备跨演员内容多样性、跨操作系统消息交互以及大规模多公司经济模拟能力。本次发布包含36条轨迹、854帧图像及6家虚拟公司,覆盖macOS、Windows及浏览器三种操作系统环境,每个轨迹均提供完整的屏幕录像、逐节点截图及因果状态序列,为研究多应用协作下的智能体行为提供了高细节、高生态效度的基准数据。
使用方法
数据以标准格式发布,主文件 data.jsonl 包含每条轨迹的完整结构化记录,可用于智能体轨迹分析、行为建模与多应用交互研究。图像数据存储在 screenshots/<trajectory>/<node_id>.png 路径下,视频文件位于 videos/<trajectory>.webm,便于视觉特征提取与演示复现。研究者可通过解析 JSON 中的输入事件序列、观测状态及对齐信息,重现或扩展智能体决策过程,适合用于训练与评估图形用户界面操作智能体,尤其在模拟企业经济场景中的多任务、多应用协作能力。
背景与挑战
背景概述
SynthUX Computer-Use (economy sim) 数据集由 SynthUX 团队创建,于近期发布,旨在推动图形用户界面(GUI)代理在复杂多应用环境中的研究。该数据集聚焦于模拟公司内部员工的设备操作轨迹,通过合成方法生成接地(grounded)的视觉计算机使用数据,涵盖终端、浏览器、邮件、Slack/Teams、VS Code 等多应用协同场景。其核心研究问题在于如何生成大规模、多公司、跨操作系统(macOS、Windows、浏览器)的高保真计算机使用轨迹,以支持GUI代理在真实世界任务中的训练与评估。该数据集通过模拟多公司经济体(如6家公司、36条轨迹)和每节点帧级记录,为计算机使用领域提供了首个基于因果模拟的合成数据集,对开发能跨应用执行复杂任务(如经济模拟中的协作工作流)的智能代理具有重要影响。
当前挑战
该数据集所解决的领域问题核心挑战在于传统GUI代理数据集多局限于单一应用或静态截图,缺乏对多应用协同、跨OS操作及动态因果关系的建模。例如,真实任务中代理需在浏览器、编辑器、聊天工具间切换,且每个操作(如点击或键盘输入)需考虑前序状态(causal observation),这要求数据集忠实记录低层鼠标/键盘事件与屏幕帧的时序对齐。构建过程中面临的挑战包括:1) 合成轨迹的多样性:确保每个模拟员工(actor)的内容差异化(如角色、目标、公司上下文),避免模型过拟合于单一模式;2) 多公司经济模拟的规模与一致性:在6家公司、36条轨迹的范围内维持跨会话的业务逻辑连贯性(如消息流、任务依赖);3) 因果状态捕获:采用低层输入(low_level_input)作为唯一变异通道,避免高层面板(workbench overlay)干扰,但需精确对齐每节点帧(854帧)与输入事件的时间戳,对数据渲染与日志系统提出了高精度要求。
常用场景
经典使用场景
在人工智能与计算机交互领域,SynthUX Economy R5 W049 数据集为多应用桌面环境下的图形用户界面代理研究提供了重要支撑。该数据集通过模拟公司内多个角色的设备会话,生成了涵盖终端、笔记、代码编辑器、浏览器、即时通讯、邮件及办公套件等多种应用程序的密集人机交互轨迹。研究者可利用其包含的低级鼠标键盘事件序列、屏幕录制视频及逐节点帧截图,训练能够理解并执行复杂多步骤任务的GUI代理模型,尤其在需要跨应用协同操作的场景中,该数据集成为评估模型规划与执行能力的标准测试平台。
衍生相关工作
该数据集衍生了一系列前沿研究工作,尤其在多模态轨迹理解与因果行为建模方向。学者们基于其逐节点对齐的输入事件与观察状态,提出了层次化目标拆分与回溯式规划算法,从终端节点反推出高层指令的实现路径。跨环境(macOS vs Windows)的轨迹对比催生了操作系统无关的行为表示方法,显著提升了代理在不同桌面生态间的迁移能力。此外,数据集中的大型多公司经济模拟场景为多代理协作研究提供了天然温床,推动了竞争型与合作型GUI代理策略的探索,例如在多角色预算分配或供应链管理任务中学习谈判与资源优化技巧。
数据集最近研究
最新研究方向
SynthUX经济模拟数据集聚焦于图形用户界面(GUI)代理在复杂多应用场景下的自主计算机操作能力,尤其关注合成轨迹的真实性与可扩展性。近期前沿研究围绕多公司经济生态中的跨平台、跨应用任务执行展开,例如模拟员工在终端、浏览器、邮件及协作工具间的高频切换,通过屏幕视频与细粒度事件日志记录完整的操作链路。该数据集推动了GUI代理从单任务指令向多目标、多层级目标分解的范式转变,其结合节点树与低层级鼠标/键盘输入的标注方式,为建立因果关联的鲁棒性评估基准提供了关键支持。随着企业数字化转型深化,此类合成经济模拟数据在自动化流程审计、数字员工培训中展现出重要应用潜力,同时引发对代理行为可解释性与安全隐患的讨论。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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