연구진은 각 소프트웨어 도메인마다 대규모 전문가를 별도로 배치하는 것은 비용이 많이 든다는 문제점을 해결하기 위해 소규모 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)의 전문화를 연구했어요.
LearnWeak는 더 강력한 참조 에이전트를 활용하여 학생 에이전트의 약점을 파악하고, 맞춤형 작업을 합성하며, 자동으로 감독 신호를 생성하는 무어노테이션 전문화 프레임워크예요.
OSWorld에서 LearnWeak는 EvoCUA-8B 및 OpenCUA-7B보다 평균 11.6% 및 11.1%의 성능 향상을 달성하며, 학생 에이전트 인지 데이터 합성 및 학습의 중요성을 강조했어요.