浙大团队提出GUI-G², 显著提升GUI智能体定位性能
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本文第一作者唐飞,浙江大学硕士生,研究方向是 GUI Agent、多模态推理等。本文通讯作者沈永亮,浙江大学百人计划研究员,博士生导师,研究方向包括大模型推理、多模态大模型、智能体等。
1. 研究背景和方法亮点
在人工智能飞速发展的今天,GUI 智能体(GUI Agent)正在成为下一个技术风口。这些 "数字助手" 能够像人类一样,通过自然语言指令自动操控电脑、手机等设备界面,从发邮件到编辑文档,几乎无所不能。想象一下,你只需说一句 "帮我在地图上添加个标记",AI 就能自动找到按钮并完成操作 —— 这就是 GUI 智能体的魅力所在。
但要实现这一切,有一个关键技术环节不能忽视:GUI Grounding(图形界面定位)。这是 GUI 智能体的 "眼睛" 和 "手",负责将自然语言指令精确映射到屏幕上的具体像素位置。就像人类看到 "点击保存按钮" 时能迅速定位并操作一样,GUI Grounding 让 AI 能够 "看懂" 界面并知道该点击哪里。
然而,这个看似简单的任务实际上充满挑战。现有的 GUI Grounding 方法普遍存在一个致命缺陷:它们把复杂的空间交互简化成了 "非黑即白" 的二元判断。
具体来说,当前主流方法采用的是二元奖励机制 —— 要么完全正确(奖励 = 1),要么完全错误(奖励 = 0)。这就像用 "及格 / 不及格" 来评价射击成绩:只要没打中靶心,哪怕子弹擦边而过,也和完全脱靶一样被判为 "0 分"。
这种评判标准带来了三大问题:
学习信号稀疏:模型在训练初期很难获得有效反馈,就像蒙着眼睛射箭,根本不知道朝哪个方向改进。;
忽视空间连续性:界面交互本质上是连续的空间过程,距离目标 1 像素和距离 100 像素理应得到不同的评价,但二元机制完全忽略了这种差异。;
与人类点击行为不符:作者通过分析 AITW 数据集发现,人类点击行为天然地遵循以目标为中心的高斯分布模式,而现有方法完全背离了这一自然规律。
更关键的是,GUI 界面元素具有天然的二维空间属性 —— 它们是有面积、有边界的区域,而不是抽象的点。用户可以在按钮的任意位置成功点击,只要在边界内即可。但传统的二元奖励机制完全忽略了这种空间特性,将丰富的几何信息简化为单一的 "中心点命中判断"。
正是在这样的背景下,一个关键问题摆在了研究者面前:
“GUI Grounding 是否有更适合该任务特性的奖励机制?”
来自浙江大学的研究团队提出新方法 ——GUI-G²(GUI Gaussian Grounding Rewards),一个将 GUI 交互从离散的 "打靶游戏" 转变为连续的 "空间建模" 的全新方案。
项目主页:https://zju-real.github.io/GUI-G2
GitHub:https://github.com/ZJU-REAL/GUI-G2
Huggingface Paper: https://huggingface.co/papers/2507.15846
2.GUI-G² 框架:让 AI 学会 "人性化" 点击
面对传统二元奖励的局限性,研究团队提出了 GUI-G²(GUI Gaussian Grounding Rewards)框架,核心思想是:既然人类的点击行为遵循高斯分布,为什么不让 AI 也这样学习?
GUI-G² 的创新之处在于将 GUI 元素建模为二维高斯分布,而非简单的点或矩形框。这一设计带来了三个关键突破:
1. 双重高斯奖励机制:
a) 高斯点奖励(Gaussian Point Rewards):评估定位精度,奖励值随着预测中心与目标中心的距离呈指数衰减。就像射击比赛中,越靠近靶心得分越高。
b) 高斯覆盖奖励(Gaussian Coverage Rewards):评估空间重叠度,通过测量预测分布与目标区域的重叠程度,确保模型理解元素的完整空间范围。
2. 自适应方差机制:不同界面元素的尺寸差异巨大 —— 从几像素的小图标到全屏的面板。GUI-G² 引入自适应方差机制,根据元素实际尺寸动态调整高斯分布的 "容错范围":(1)小图标:要求精确定位(小方差)(2)大按钮:允许更大的空间误差(大方差)。这就像人类的点击习惯 —— 对小目标更加小心,对大目标相对宽松。
3. 连续空间优化:与传统方法在目标框边界处出现 "奖励悬崖" 不同,GUI-G²在整个界面平面提供平滑的梯度信号。模型在任何位置都能获得有意义的反馈,大大提升了学习效率。
3、实验结果
研究团队在三个主流 GUI 定位基准上进行了全面评估。性能表现亮眼 ScreenSpot: 92.0% 准确率;ScreenSpot-v2: 93.3% 准确率;ScreenSpot-Pro: 47.5% 准确率,比 UI-TARS-72B 提升 24.7%。特别值得注意的是,GUI-G2-7B 仅用 7B 参数就超越了 72B 参数的大型模型,展现了惊人的效率优势。
4、训练动态分析
对比实验显示,传统稀疏奖励在训练过程中表现出严重的不稳定性 —— 奖励值剧烈波动,距离目标中心的收敛过程杂乱无章。而 GUI-G² 展现出单调平滑的收敛曲线,从 290 像素逐步优化到 150 像素,学习过程清晰可控。
5、消融研究证实设计合理性
移除覆盖奖励:性能下降至 92.1%(-1.2%)
移除点奖励:性能下降至 90.2%(-3.1%)
限制奖励范围:仅在目标框内提供高斯奖励,性能下降 4.9%
固定方差机制:使用统一方差参数,性能仅 87.8%,比自适应机制低 5.5 个百分点
这些结果证实了双重奖励机制的必要性,以及全空间连续反馈的重要作用。
6、虚假奖励实验:验证方法的本质有效性
为了证明 GUI-G² 的提升并非来自于强化学习的 "虚假刺激效应",研究团队特意设计了对照实验 —— 使用完全随机的奖励信号进行训练:
连续随机奖励 U (0,1):从 90.6% 逐步下降至 87.9%(-2.7%)
二元随机奖励 {0,1}:从 88.6% 快速跌至 84.5%(-4.1%)
实验结果表明,虚假的随机奖励只会让性能持续恶化,这有力证明了 GUI-G² 的性能提升源于其科学的空间建模机制,而非强化学习过程中的偶然因素。
7、GUI-G²总结
GUI-G²通过三个核心创新重新定义了GUI交互的本质:引入双重高斯奖励机制,同时优化定位精度和空间覆盖;设计自适应方差机制,根据元素尺寸动态调整容错范围;实现连续空间优化,为模型提供平滑的全域梯度信号。这一框架将GUI定位从稀疏的二元优化转变为密集的连续奖励反馈,在三个基准测试中均取得显著提升。

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