因果内化

GUI-CIDER：通过因果内化与密度感知示例重选择的GUI智能体中期训练方法

本文介绍GUI-CIDER，一种用于GUI智能体的中期训练方法，通过因果内化和密度感知示例重选择显式内化GUI世界知识。该方法旨在解决多模态大语言模型因缺乏GUI操作知识导致任务完成率受限的问题，其三个阶段包括：从轨迹中提取知识并合成数据、通过奖励因果结构筛选语料库、使用精炼数据训练。据称在多个基准测试中提升了任务成功率。