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jacob-valdez/synthux-economy-r5-w080

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Hugging Face2026-05-30 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

SynthUX计算机使用数据集(经济模拟r5)是一个基于SynthUX生成的视觉计算机使用轨迹数据集。每个记录模拟一个员工在模拟公司内的设备会话:目标扩展为节点树,终端节点通过低级鼠标/键盘输入驱动真实桌面模拟器应用(如终端、笔记、VS Code、浏览器、Slack/Teams、邮件、表格、幻灯片等),观察到的轨迹被记录为屏幕视频和每节点帧。数据集支持应用原生多应用执行(无工作台覆盖)、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。每个经济模拟作为独立的数据集仓库发布。数据包括JSONL格式的记录、每个轨迹的截图帧和完整屏幕录制视频。

The SynthUX Computer-Use Dataset — economy sim r5 is a dataset of grounded visual computer-use trajectories generated by SynthUX. Each record represents one workers device session inside a simulated company: a goal expands into a node tree, terminal nodes drive real desktop-simulator apps (Terminal, Notes, VS Code, Browser, Slack/Teams, Mail, Sheets, Slides, …) through low-level mouse/keyboard input, and the observed trajectory is recorded as a screen video plus per-node frames. It features app-native multi-application execution (no workbench overlay), per-actor content diversity, cross-OS messaging, and large multi-company economies. Each economy simulation is published as its own dataset repo. Contents include JSONL records, per-node screenshot frames, and full screen recordings.

提供机构:
jacob-valdez
原始信息汇总

数据集概述

  • 数据集名称: SynthUX Computer-Use Dataset — economy sim r5
  • 数据集地址: https://hf-mirror.com/datasets/jacob-valdez/synthux-economy-r5-w080
  • 任务类型: Other
  • 模态: Image
  • 格式: imagefolder
  • 数据集大小: 1K - 10K 行,总计文件大小 320 MB
  • 标签: computer-use, gui-agents, Synthetic, multi-application
  • 许可证: apache-2.0

数据集内容与结构

该数据集包含由 SynthUX 生成的图形化计算机使用轨迹,每条记录代表模拟公司中一个工作人员的设备会话。

数据集内容

  • data.jsonl: 每条渲染轨迹的记录。
  • screenshots/<trajectory>/<node_id>.png: 每个终端节点在其最后一次输入事件时的帧图像。
  • videos/<trajectory>.webm: 完整的屏幕录制视频。

记录模式 (Record schema)

字段 含义
trajectory_id 唯一标识 (<actor>__<env>)
actor_id, company, role_id, title 工作人员身份与所属组织信息
env 模拟器类型 (macos-web-next / windows-web-next / browser-os)
goal 会议的自然语言目标描述
tree.nodes 参与者的终端节点 (包含 surface, action, target, args)
trajectory.input_events 密集的低级鼠标/键盘/脚本事件,附带时间戳 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 (本版本)

  • 轨迹数: 36
  • 视频数: 36
  • 帧数: 886
  • 公司数: 6
  • 按环境划分: browser-os (14), macos-web-next (8), windows-web-next (14)

数据溯源

该数据集由 SynthUX (synthux.multicompany.day.v1) 生成。观察结果是因果性的 (突变通道 = low_level_input);在捕获过程中未使用高级应用程序突变。

数据预览

数据集包含一个子集 default (1,006 行),包含一个分割 train (1,006 行)。预览数据显示了 imagelabel 列,label 包含 40 个类别,例如 0acme-coo05__macos-web-next, 1acme-junior04__browser-os, 2acme-oncall01__browser-os, 3acme-procurement00__browser-os 等。

搜集汇总
数据集介绍
jacob-valdez/synthux-economy-r5-w080 数据集图片
构建方式
该数据集由SynthUX框架生成,模拟了多公司经济环境中的桌面计算机使用轨迹。每条记录对应一名员工在模拟公司内的设备会话:自然语言目标被展开为节点树,终端节点通过低层级的鼠标/键盘输入驱动真实的桌面模拟器应用(如终端、笔记、VS Code、浏览器、即时通讯、邮件、表格、幻灯片等),并记录完整的观察轨迹。数据集采用原生多应用执行方式,无需工作台覆盖层,确保了操作的真实性与多样性。每个经济模拟版本均独立发布为数据集仓库。
使用方法
数据集以data.jsonl格式存储每条渲染轨迹的记录,每行包含轨迹ID、演员与公司信息、操作系统环境、自然语言目标、节点树及完整的输入事件与观察状态。屏幕截图存放于screenshots/目录下,以轨迹ID与节点ID命名;完整屏幕录像存放于videos/目录下。研究者可通过解析JSONL文件获取轨迹结构,结合视频与帧图像进行视觉-行为对齐分析,适用于构建GUI代理、计算机使用行为建模或多应用任务规划等研究方向。
背景与挑战
背景概述
SynthUX Computer-Use 数据集,由 SynthUX 团队于近期创建,聚焦于图形用户界面(GUI)代理领域,旨在模拟真实世界中多应用协同工作场景下的计算机操作轨迹。该数据集围绕经济模拟环境构建,涵盖 6 家虚拟公司、36 条完整轨迹,通过记录员工在桌面模拟器(包括终端、代码编辑器、浏览器、邮件、表格等应用)中的低层级鼠标与键盘操作,生成带有屏幕视频与逐帧截图的多模态数据。其核心研究问题在于探索如何为 GUI 代理提供具有因果一致性和内容多样性的训练素材,以推动自主计算机操作能力的提升。该数据集在合成数据生成与多应用交互研究方面具有显著影响力,为评估代理在复杂企业环境中的行为提供了规范化基准。
当前挑战
该数据集所解决的领域挑战主要包括:一是 GUI 代理研究长期缺乏真实多应用、多角色交互的高保真训练数据,现有数据集常局限于单一应用或受控环境,无法反映企业级操作中的任务交叉与通信需求;二是构建过程中需确保每条轨迹的因果一致性,即仅通过低层级输入驱动应用状态变化,避免高层级应用接口干预,同时维持不同操作系统(macOS/Windows/Browser)间的兼容性与模拟稳定性。此外,在生成 6 家公司、每家公司包含多种角色与职位的数据时,需设计多样化目标与内容以避免模式重复,并实现跨操作系统消息传递的实时模拟,这对渲染引擎与事件捕获系统的同步性提出了较高要求。
常用场景
经典使用场景
在经济模拟与数字孪生实验室环境中,SynthUX Economy R5数据集为多应用协同的计算机使用轨迹研究提供了前所未有的精细数据支撑。它记录了虚拟公司员工在Mac OS、Windows及浏览器操作系统上,通过终端、编辑器、浏览器、邮件及即时通讯等跨应用工具,完成复杂经济任务的全过程。每条轨迹均包含自然语言目标、层级化的动作节点树、低层级的鼠标键盘输入事件序列以及全屏屏幕录像,为构建和评估图形用户界面代理(GUI Agent)的多步推理、跨应用操作与任务规划能力,提供了标准的、生态效度高的评测基准。
解决学术问题
该数据集有效应对了学术界长期面临的几大核心挑战:一是GUI代理研究缺乏反映真实办公场景的多应用、长尾任务轨迹,现有单一应用数据集难以评价代理的跨应用协调能力;二是微观操作与宏观任务目标间的语义鸿沟长期遮挡,研究者难以精准追踪每一步低层级操作对高层目标的贡献;三是人类意图与系统状态因果关系的缺乏,使得代理的因果关系推理研究迟滞不前。通过提供分形结构的动作树与因果对齐标注,该数据集为理解、建模与提升人工智能代理的复杂任务分解、计划执行与环境交互能力,提供了关键的数据基石,有力推动了自主智能体研究向更真实、更稳健的方向演进。
实际应用
在实际应用层面,SynthUX Economy R5数据集已成为金融模拟、企业流程自动化测试及数字员工培训领域的核心基础设施。金融机构可利用其构建能够自动完成财务报表生成、跨系统对账、邮件审批流转等复合任务的数字劳动力原型。企业IT部门借助该数据集,可以评估不同AI代理在多应用环境下(如从表格软件提取数据并协同撰写演示文档)的鲁棒性与效率,为办公自动化软件的定制化开发提供数据驱动的性能指引。此外,该数据集还被广泛应用于虚拟办公室环境中新员工的非监督式行为学习系统训练,助力企业实现低代码、高智能的流程智能化跃迁。
数据集最近研究
最新研究方向
在图形用户界面(GUI)智能体领域,SynthUX经济仿真数据集(synthux-economy-r5-w080)代表了前沿的合成轨迹生成技术。该数据集通过模拟多公司经济环境下的跨应用操作(终端、VS Code、浏览器、邮件等),为训练和评估计算机使用智能体提供了高保真、低层次的鼠标键盘轨迹数据。其核心创新在于实现了原生应用的协同执行、多角色内容多样性以及跨操作系统消息传递,精准捕捉真实工作场景中的动态任务分解与因果状态变迁。这一研究方向紧密关联当前热点——如何通过大规模、多应用的多智能体仿真突破GUI智能体在复杂企业流程中的泛化瓶颈,为构建能够无缝操作桌面软件的自适应代理提供了关键的基准与训练素材,推动人机协作进入更深层次的自动化阶段。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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