AI

Meet InfiniteWeb: Auto‑building websites to train smarter GUI agents

Kari Jaaskelainen

— 1 min read
Meet InfiniteWeb: Auto‑building websites to train smarter GUI agents

AI assistants that click, type, and navigate apps need practice worlds — but real, trainable web environments are scarce. InfiniteWeb changes that by automatically generating realistic, multi-page websites at scale so GUI agents can learn real tasks, not toy demos.

How it works

  • Unified specs: A single blueprint ties pages, flows, and functions together.
  • Task-first, test-driven: Sites are built around concrete user tasks, with tests that verify success.
  • Diverse designs: Combines a seed site with a reference design image to create varied, functional layouts.
  • Built-in evaluators: Auto-generated checkers provide dense rewards for reinforcement learning.

Why it matters

  • Outperforms commercial coding agents at building full, functional websites.
  • Agents trained on InfiniteWeb show strong gains on OSWorld and Online-Mind2Web benchmarks.

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.04126v1
Authors: Ziyun Zhang, Zezhou Wang, Xiaoyi Zhang, Zongyu Guo, Jiahao Li, Bin Li, Yan Lu

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.04126v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI Agents ReinforcementLearning Web SyntheticData LLM HCI MachineLearning Automation

Read more

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Olet etsimässä uutta takkia verkosta. Kirjoitat hakukenttään “villakangastakki”. Ensimmäiset osumat ovat järkeviä, mutta sinä mietit: haluaisin nimenomaan tummanharmaan, polvipituisen ja arkikäyttöön sopivan. Yhtäkkiä “samanlainen takki” tarkoittaakin eri asiaa kuin hetkeä aiemmin. Silti useimmat kuvahaun ja verkkokaupan järjestelmät vertaavat kuvia toisiinsa yhden ja saman, kiveen hakatun mittarin mukaan. Perinteinen oletus on

By Kari Jaaskelainen
Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Kun tekoälyn tekemät kuvat yleistyvät, pelkkä arvaus alkuperästä ei riitä. Tuoreet kokeet osoittavat, että yksinkertainen, huomaamaton vesileima voi kertoa sekä onko kuva koneella tehty että kuka sen teki. Sosiaalisen median virrassa kuva näyttää aina kuvalta: naurava hääseurue, tulviva katu, presidentti kättelemässä. Silti yhä useammin kysymys kuuluu, mistä kuva on peräisin

By Kari Jaaskelainen
Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Moni tunnistaa tilanteen terveyskeskuksessa tai videopuhelussa: kysymykseen ”mitä kuuluu?” on helpompi vastata ”ihan ok” kuin kertoa oikeasti, miltä tuntuu. Häpeä, kiire ja se, että oireet ovat lopulta vain omia kokemuksia, vaikeuttavat masennuksen huomaamista – sekä potilaalta että ammattilaiselta. Yleinen ajatus on ollut, että jos tekoäly oppisi poimimaan masennuksen merkkejä puheesta, tekstistä

By Kari Jaaskelainen
Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Koneet voivat oppia löytämään piilokuvioita, vinkata todistusten välivaiheita ja jopa keksiä yksittäisiä tapauksia, jotka kumoavat rohkeita väitteitä – ja se voi muuttaa tapaa, jolla uutta matematiikkaa syntyy. Arjessa riittää usein, että jokin toimii melkein aina. Matematiikassa yksi poikkeus riittää kaatamaan koko säännön. Jos väität, että jokaisessa bussissa on aina vapaa paikka,

By Kari Jaaskelainen