无需重新训练，重混即可：利用混合超网络实现 Web Agent 的快速适应

英文标题：Don't Retrain, Remix: Adaptation of Web Agents using Mixture Hypernetworks

针对 Web 环境界面多变以及网站改版导致自主智能体难以泛化的问题，该研究提出了基于混合超网络（Mixture Hypernetworks）的自适应方案。该方法主张“无需重新训练，重混即可（Don't Retrain, Remix）”，通过模块化组合已有网络能力实现对不同站点风格和界面改版的低成本迁移。这一方案显著降低了 Web Agent 在持续演进的真实网络环境中部署与维护的计算成本，为构建长效弹性的网页端自主交互系统提供了新思路。

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Web 环境既非静态也非统一。服务于相同目标的网站，在视觉外观和交互导航方式上可能大相径庭；即便在同一站点内部，连续的界面改版也会改变常见功能的呈现形式与访问路径。人类用户能够凭借以往经验快速识别并适应这些差异。本文研究了如何利用混合超网络（Mixture Hypernetworks）使 Web Agent 具备类似的适应能力，通过“重混”参数而非“从头重训”来应对复杂动态的网页环境。

无需重新训练，重混即可：利用混合超网络实现 Web Agent 的快速适应

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