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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