GUI-G2: GAUSSIAN REWARD MODELING FOR GUI GROUNDING

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文章主要内容和创新点

主要内容

本文聚焦于GUI定位(Graphical User Interface Grounding) 任务,即如何将自然语言指令精准映射到图形用户界面的具体位置,以实现自主交互。现有基于强化学习的方法采用二进制奖励机制(命中目标元素记为1,未命中记为0),但这种稀疏信号忽略了空间交互的连续性(如人类点击行为在目标中心周围呈连续分布)。

为此,本文提出GUI-G²(GUI Gaussian Grounding Rewards)框架,将GUI元素建模为二维高斯分布,通过连续奖励信号优化定位性能。该框架包含:

  • 高斯点奖励:基于预测中心与目标中心的距离,以指数衰减形式衡量定位精度;
  • 高斯覆盖奖励:通过Bhattacharyya系数计算预测高斯分布与目标区域的空间重叠度;
  • 自适应方差机制:根据元素尺寸动态调整高斯分布的方差,以适应不同大小的界面元素。

实验表明,GUI

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