基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
Manus的火爆带热了多个技术概念，Computer Use Agent就是其中之一。但要探讨这种“电脑使用”智能体，还得从Claude 3.5 Sonnet说起。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
OmniParser V2可将屏幕截图转换为结构化元素，帮助LLM理解和操作GUI；在检测小图标和推理速度上显著提升，延迟降低60%，与多种LLM结合后表现优异。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。
图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）作为数字时代最具代表性的创新之一，大幅简化了人机交互的复杂度。
Aria-UI通过纯视觉理解，实现了GUI指令的精准定位，无需依赖后台数据，简化了部署流程；在AndroidWorld和OSWorld等权威基准测试中表现出色，分别获得第一名和第三名，展示了强大的跨平台自动化能力。
2022 年 11 月，OpenAI 发布 ChatGPT 3.5，带领人类走向 AGI （Artificial General Intelligence 通用人工智能）人机交互新世纪。AGI 让自然人机交互成为现实，“语言”这一简单、自然的交互方式也影响到了 GUI（图形用户界面）。
别说什么“没数据就去标注啊，没钱标注就别做大模型啊”这种风凉话，有些人数据不足也能做大模型，是因为有野心，就能想出来稀缺数据场景下的大模型解决方案，或者整理出本文将要介绍的 "Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data" 这样的综述。
