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RESEARCH · CL_56333 · May 27 · 00:00

新方法 GUI-CIDER 提升 GUI 代理知识

研究人员开发了 GUI-CIDER，一种新颖的中间训练方法，旨在增强使用多模态大型语言模型构建的 GUI 代理的世界知识。该方法通过因果内化和密度感知示例重选明确内化 GUI 操作知识，解决了传统训练后方法的局限性。GUI-CIDER 合成数据，通过优先考虑因果结构和减少冗余来精炼数据，然后使用这些精炼的数据进行中间训练。实验表明，使用此方法训练的代理在 GUI 理解和任务成功率方面有了显著提高。