asil-training-data
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ASIL 训练数据集（ASIL Training Data）是为论文《ASIL: 用结构化状态和语义操作替代截图与点击》（被 EMNLP 2026 Findings 接收）所发布的训练数据。该数据集主要用于训练 GUI 智能体，涵盖监督微调（SFT）和强化学习（RL）阶段。数据集包含四个子集： - sft_v0：基于 ASIL 动作轨迹回放的 SFT 数据，包含 1,556 条训练样本和 138 条验证样本。 - guided_v2：基于引导式智能体 v2 的 SFT 数据，包含 2,330 条训练样本和 594 条验证样本。 - merged_v0_v2：sft_v0 与 guided_v2 经过精确去重后的合并数据集，用于选定的 9B 模型 SFT 训练，包含 2,886 条训练样本和 732 条验证样本。 - rl_learnable_v4_320_80：用于 RL 课程学习的评估器支撑数据，包含 320 条训练样本和 80 条验证样本。 所有子集均提供 JSONL 和 Parquet 两种格式。数据语言为英语，许可证为 CC BY 4.0。该数据集适用于文本生成任务，特别面向 GUI 智能体的 SFT 和 RL 训练场景。
ASIL Training Data is the training data released for the paper ASIL: Screenshots and Clicks Replaced with Structured State and Semantic Operations (accepted by EMNLP 2026 Findings). This dataset is mainly used for training GUI agents, covering supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning (RL) stages. The dataset contains four subsets: sft_v0 (SFT data based on ASIL action trajectory replay, containing 1,556 training samples and 138 validation samples), guided_v2 (SFT data based on guided agent v2, containing 2,330 training samples and 594 validation samples), merged_v0_v2 (the merged dataset of sft_v0 and guided_v2 after exact deduplication, used for SFT training of selected 9B models, containing 2,886 training samples and 732 validation samples), and rl_learnable_v4_320_80 (evaluator support data for RL curriculum learning, containing 320 training samples and 80 validation samples). All subsets are provided in JSONL and Parquet formats. The data language is English, and the license is CC BY 4.0. This dataset is suitable for text generation tasks, especially for SFT and RL training scenarios of GUI agents.
ASIL 训练数据集概述
基本信息
- 数据集名称：ASIL Training Data
- 语言：英语（en）
- 许可证：CC BY 4.0
- 任务类型：文本生成（text-generation）
- 标签：asil、software-agents、gui-agents、sft、reinforcement-learning、training-data
- 所属论文：ASIL: Replacing Screenshot-and-Click with Structured State and Semantic Actions（EMNLP 2026 Findings 录用）
- 项目主页：https://sharryxr.github.io/ASIL
数据集内容
该数据集包含 ASIL（以结构化状态和语义操作替代截图点击）模型的训练数据，共分为四个目录，每个目录提供 JSONL 和 Parquet 两种格式（RL 目录额外包含 JSON 索引）：
| 目录 | 用途 | 训练集行数 | 验证集行数 | 格式 |
|---|---|---|---|---|
sft_v0/ |
重放的 ASIL 动作轨迹 SFT 数据 | 556 | 138 | JSONL, Parquet |
guided_v2/ |
智能体引导的 v2 SFT 数据 | 2,330 | 594 | JSONL, Parquet |
merged_v0_v2/ |
精确去重后的合并数据（用于选定的 9B SFT 运行） | 2,886 | 732 | JSONL, Parquet |
rl_learnable_v4_320_80/ |
发布的可学习 RL 课程（基于评估器） | 320 | 80 | JSONL, JSON 索引 |
补充说明
guided_v2/guided_v2_all.jsonl包含全部 2,924 行 guided-v2 数据。- 合并分割由
sft_v0和 guided-v2 经过精确去重后组合而成。 - RL 行和索引为发布运行所使用的最终 320/80 可学习课程。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset( "sharryXR/asil-training-data", data_files={ "train": "merged_v0_v2/train.parquet", "validation": "merged_v0_v2/valid.parquet", }, )
文件说明
dataset_manifest.json提供各分区的行数、大小、公开来源及 SHA-256 值。SHA256SUMS覆盖所有发布的数据和元数据文件。
相关资源
- 代码：https://github.com/sharryXR/ASIL
- 基准数据集：https://huggingface.co/datasets/sharryXR/asil-benchmark
- 模型集合：https://huggingface.co/collections/sharryXR/asil-models-6a1e9faf39fe6ce4eb4626e1
许可证说明
发布的训练数据和文档采用 CC BY 4.0 许可证；模型检查点仍受其基础模型许可证约束。
