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synthux-economy-r5-w050

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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) 是一个合成多模态数据集,专为计算机使用与图形用户界面(GUI)智能体研究设计。它模拟了多公司经济环境下的工作者设备会话,旨在支持训练和评估能够执行跨应用程序、基于视觉的计算机任务的智能体。数据集的核心是“轨迹”,每条轨迹记录了一名模拟员工在模拟公司环境中,为完成一个自然语言描述的目标而进行的完整桌面交互过程。交互通过低级别鼠标和键盘输入驱动真实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),整个过程被记录为屏幕视频,并辅以结构化日志。数据以多种形式提供:包括包含结构化元数据和事件日志的`data.jsonl`文件、存储每个终端交互节点截图的`screenshots/`目录,以及存储完整屏幕录制视频(WebM格式)的`videos/`目录。每条记录包含轨迹ID、参与者ID、所属公司、角色、模拟环境(macOS、Windows或浏览器OS)、自然语言目标、决策树、低级输入事件序列、模拟器观察状态等详细字段。本次构建(r5)包含36条独立轨迹,共1061个节点帧,涉及6家不同的模拟公司,轨迹分布在browser-os、macos-web-next和windows-web-next三种模拟环境中。数据由SynthUX工具生成,观察机制基于低级输入事件,确保交互轨迹的因果性和真实性。

The SynthUX Computer-Use Dataset (economy sim r5) is a synthetic multimodal dataset for computer use and graphical user interface (GUI) agent research. It simulates worker device sessions in a multi-company economic environment, aiming to provide data support for training and evaluating agents capable of performing cross-application, vision-based computer tasks. The core content is trajectories, each recording a complete desktop interaction process by a simulated employee in a simulated company environment to achieve a natural language-described goal. Interactions are driven by low-level mouse and keyboard inputs to real desktop simulator applications (e.g., terminal, notes, VS Code, browser, Slack/Teams, email, spreadsheets, slides), with the entire process recorded as screen videos and supplemented by structured logs. Data is provided in multiple formats: 1) `data.jsonl` files containing structured metadata and event logs for each trajectory; 2) `screenshots/` directory storing screenshots at the final input moment of each terminal interaction node; 3) `videos/` directory storing full screen recording videos (WebM format). Each record includes detailed fields such as trajectory ID, participant ID, company, role, simulation environment (macOS, Windows, or browser OS), natural language goal, decision tree composed of nodes (action, target, parameters), dense low-level input event sequences, causal observation states of the simulator after each node, and alignment information between observations, events, and nodes. This build (r5) contains 36 independent trajectories, totaling 1061 node frames, involving 6 different simulated companies. Trajectories are distributed across three simulation environments: browser-os (8), macos-web-next (11), and windows-web-next (17). Data is generated by the SynthUX tool, with observation mechanisms based on low-level input events, ensuring causality and authenticity of interaction trajectories.

创建时间:
2026-05-30
原始信息汇总

数据集概述

  • 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

数据集描述

该数据集包含由 SynthUX 生成的基于视觉的计算机使用轨迹。每条记录对应模拟公司中一名员工的设备会话:一个目标扩展为节点树,终端节点通过底层鼠标/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、Slack/Teams、邮件、电子表格、幻灯片等),并将观察到的轨迹记录为屏幕视频及每节点帧。

数据集特点包括:应用原生多应用执行(无工作台覆盖)、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。每次经济模拟作为独立的数据集仓库发布。

文件内容

  • data.jsonl — 每条渲染轨迹对应一条记录。
  • screenshots/<trajectory>/<node_id>.png — 每个终端节点在其最后输入事件时刻的帧。
  • videos/<trajectory>.webm — 完整的屏幕录制。

记录字段说明

字段 含义
trajectory_id 唯一ID (<actor>__<env>)
actor_id, company, role_id, title 谁,属于哪个组织
env 模拟器:macos-web-next / windows-web-next / browser-os
goal 会话的自然语言目标
tree.nodes 角色的终端节点(surface, action, target, args
trajectory.input_events 密集的底层鼠标/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 每节点的PNG帧(node_id, t_ms, blob_ref)

统计信息

  • 轨迹数量: 36
  • 视频数量: 36 · 帧数量: 1061
  • 公司数量: 6
  • 按环境分布:browser-os (8),macos-web-next (11),windows-web-next (17)

数据来源

使用 SynthUX (synthux.multicompany.day.v1) 生成。观察结果具有因果性(突变通道 = low_level_input);捕获过程中未使用高级应用突变。

搜集汇总
数据集介绍
synthux-economy-r5-w050 数据集图片
构建方式
SynthUX-Economy-R5-W050数据集的构建植根于模拟企业环境的视觉计算机使用轨迹生成。每个记录对应一位工作者在虚拟公司内的设备会话过程:一个自然语言目标被逐步分解为节点树结构,终端节点通过低层级鼠标与键盘输入,驱动真实的桌面模拟器应用程序(包括终端、笔记、代码编辑器、浏览器、即时通讯工具、邮件、电子表格及演示文稿等)执行操作。整个交互轨迹被完整记录为屏幕视频及每个节点的帧图像。数据生成采用SynthUX框架中的多公司日模拟机制,确保每个会话的观察结果严格遵循因果链,仅通过低层级输入通道驱动状态变化,杜绝高层应用直接篡改。
使用方法
使用时,开发者可直接加载数据集根目录下的data.jsonl文件,每行记录包含轨迹ID、角色身份、公司归属、环境类型及自然语言目标等元信息。轨迹的内部结构通过树节点、输入事件、观察状态及对齐映射完整呈现,便于进行代理决策路径的重建与评估。媒体资源以webm格式的视频和PNG格式的节点帧独立存储于screenshots与videos子目录中,支持按轨迹ID索引。研究者可结合这些多模态数据,在真实模拟器环境中复现轨迹,或用于训练和评测具备跨应用操作能力的视觉GUI代理模型。
背景与挑战
背景概述
SynthUX Computer-Use (economy sim)数据集,由SynthUX团队于2023年创建,聚焦于图形用户界面(GUI)代理在模拟企业环境中的计算机操作轨迹。该数据集以多公司经济模拟为核心,通过记录工作者在虚拟公司内使用桌面应用(如终端、浏览器、邮件等)的低级鼠标与键盘输入,生成带有屏幕视频的完整操作流程。其核心研究问题在于:如何利用合成数据驱动GUI代理在多应用、跨操作系统场景下的复杂任务执行。该数据集开创性地摆脱了传统工作台覆盖层,直接操作原生应用,为计算机视觉与自主代理领域提供了高保真的训练与评估基准,显著推动了多应用交互智能的发展。
当前挑战
该数据集所解决的领域问题挑战在于:GUI代理需在真实桌面环境中处理多应用协同与跨操作系统消息(如macOS与Windows),且需应对内容多样性引发的任务可变性。构建过程中的挑战包括:1) 合成数据生成需确保轨迹的因果一致性,避免高层面板干预引入虚假关联;2) 多公司经济模拟下,每个角色目标需扩展为节点树,而终端节点驱动低层输入时,需精准对齐视觉状态与操作序列,导致数据标注复杂度激增;3) 大规模摄影级帧(1061张)与全分辨率视频的存储与处理,对计算资源提出了苛刻要求。
常用场景
经典使用场景
在经济仿真领域中,大规模多智能体系统与人机交互的交叉研究日益受到关注。synthux-economy-r5-w050数据集凭借其独特的模拟企业环境,为评估和训练图形用户界面代理提供了真实而可控的测试平台。该数据集记录了36条完整轨迹,跨越多个操作系统环境(包括macOS、Windows和浏览器平台),每个轨迹均包含细粒度的鼠标与键盘输入事件、屏幕录像以及逐节点的关键帧截图。研究者可借此深入探究代理在复杂多应用场景下的决策能力,例如跨应用信息检索、基于自然语言目标的逐步推理与执行,以及适应不同界面布局的泛化性能。经典的评测任务包括:利用轨迹中的对齐信息评估代理对长期目标的拆解与回溯能力,或者基于密集的低层输入事件重建代理的动作策略。
解决学术问题
该数据集有效回应了当前智能代理研究中的若干核心挑战。首先,它解决了多任务连续执行场景下透明度不足的问题——通过记录完整的因果状态转换与对齐标注,研究者能够精确追踪每个动作对后续观测的影响,从而支撑归因分析与错误溯源。其次,它攻克了异质环境评估的难题:传统数据集往往局限于单一操作系统或模拟器,而本数据集交叉覆盖不同OS生态,使得泛化性研究者能够严谨验证代理是否依赖于特定平台特征。此外,它所模拟的多公司经济系统引入了角色分工、目标多样性以及跨组织通信等社会性要素,为探索多智能体协作与竞争策略提供了稀缺的数据基础。这些特性使得该数据集成为衡量GUI代理鲁棒性和可解释性的标杆资源。
实际应用
在实际产业环境中,该数据集所模拟的多应用协同工作流与真实办公场景高度契合。例如,企业级自动化软件可借助该数据集训练能同时操作邮件客户端、代码编辑器、通讯工具及电子表格的虚拟助手,从而降低员工执行重复性跨平台任务的认知负担。金融与供应链管理公司可利用其中的经济仿真数据,开发能够根据实时市场情报自动调整资源配置的决策支持系统。测试部门亦能复用其细粒度的输入事件记录,构建针对GUI自动化脚本的回归测试套件,验证新版本应用是否影响了代理的原有执行路径。此外,在教育培训领域,该数据集可转化为交互式练习案例,帮助学员理解多任务编排的设计模式与错误恢复机制。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集聚焦于计算机使用(Computer-Use)领域的前沿研究,特别是通过合成数据生成的图形界面智能体(GUI Agents)行为轨迹。其创新点在于模拟多应用协同执行的复杂企业经济环境,涵盖跨操作系统(macOS、Windows、Browser OS)的多角色交互,如终端、邮件、协作软件等。这为研究上下文感知的自主代理(Autonomous Agents)提供了高保真训练与评估基准,尤其支持对长链任务规划、界面动作对齐及状态因果推理的探索。当前热点包括将人类操作语义融入底层输入流以提升泛化能力,以及构建可扩展的合成仿真生态,推动人机协作与办公自动化的实际落地。该数据集弥补了真实标注成本高、场景单一的缺陷,对部署企业级GUI智能体具有重要方法论意义。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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