外观
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数据集markov-aicomputer-use-large
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
computer-use-large
markov-ai 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10K<n<100K。
概述
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
Computer Use Large 是一个面向计算机使用智能体训练与评估的大规模屏幕录制数据集，包含 48,478 个专业软件使用视频，总时长约 12,300 小时。视频来源于互联网，已裁剪掉片头、片尾、 talking head、转场等非屏幕录制内容，并移除了音频。
数据覆盖 AutoCAD、Blender、Excel、Photoshop、Salesforce 和 VS Code 等软件类别，旨在提供真实软件工作流示范，用于研究通过 GUI 动作与桌面软件交互的智能体，例如点击、输入和滚动。数据按 data/{category}/ 组织，每个文件夹包含 metadata.jsonl，记录文件名、软件类别、裁剪后时长和连续屏幕录制片段数；部分类别因 Hugging Face 单目录文件数限制被拆分到多个文件夹。许可为 CC-BY-4.0。
关键规格与模态
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
- 总时长
- 12300h
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 表格文本视频
- 标注粒度
- 语言标注
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：演示轨迹数 (Episodes)
数据下载与加载代码
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download markov-ai/computer-use-large --repo-type dataset --local-dir ./data/markov-ai-computer-use-large
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("markov-ai/computer-use-large")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")关联采集机型与策略模型
采集或适配该数据集的机器人本体，以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets markov-ai/computer-use-large访问 2026-10-27