論文の概要: OS-ATLAS: A Foundation Action Model for Generalist GUI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23218v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:10:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:24.182130
• Title: OS-ATLAS: A Foundation Action Model for Generalist GUI Agents
• Title（参考訳）: OS-ATLAS:ジェネラリストGUIエージェントのための基礎アクションモデル
• Authors: Zhiyong Wu, Zhenyu Wu, Fangzhi Xu, Yian Wang, Qiushi Sun, Chengyou Jia, Kanzhi Cheng, Zichen Ding, Liheng Chen, Paul Pu Liang, Yu Qiao,
• Abstract要約: OS-AtlasはGUIグラウンディングとOODエージェントタスクに優れた基礎的なGUIアクションモデルである。 現在までに1300万以上のGUI要素を含む、オープンソースのクロスプラットフォームGUI基盤コーパスをリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.37173845836839
• License:
• Abstract: Existing efforts in building GUI agents heavily rely on the availability of robust commercial Vision-Language Models (VLMs) such as GPT-4o and GeminiProVision. Practitioners are often reluctant to use open-source VLMs due to their significant performance lag compared to their closed-source counterparts, particularly in GUI grounding and Out-Of-Distribution (OOD) scenarios. To facilitate future research in this area, we developed OS-Atlas - a foundational GUI action model that excels at GUI grounding and OOD agentic tasks through innovations in both data and modeling. We have invested significant engineering effort in developing an open-source toolkit for synthesizing GUI grounding data across multiple platforms, including Windows, Linux, MacOS, Android, and the web. Leveraging this toolkit, we are releasing the largest open-source cross-platform GUI grounding corpus to date, which contains over 13 million GUI elements. This dataset, combined with innovations in model training, provides a solid foundation for OS-Atlas to understand GUI screenshots and generalize to unseen interfaces. Through extensive evaluation across six benchmarks spanning three different platforms (mobile, desktop, and web), OS-Atlas demonstrates significant performance improvements over previous state-of-the-art models. Our evaluation also uncovers valuable insights into continuously improving and scaling the agentic capabilities of open-source VLMs.
• Abstract（参考訳）: GUIエージェントの構築への取り組みは、GPT-4oやGeminiProVisionのような堅牢な商用ビジョンランゲージモデル(VLM)の可用性に大きく依存している。 実践者は、特にGUIグラウンディングやOOD(Out-Of-Distribution)シナリオにおいて、クローズドソースに比べて大きなパフォーマンス遅延のため、しばしばオープンソースのVLMの使用に消極的である。 この分野での今後の研究を促進するため、我々はデータとモデリングの両方の革新を通じて、GUIグラウンディングとOODエージェントタスクに優れた基礎的なGUIアクションモデルであるOS-Atlasを開発した。 私たちは、Windows、Linux、MacOS、Android、Webを含む複数のプラットフォームにまたがるGUIグラウンドデータを合成するオープンソースツールキットの開発に、エンジニアリングの多大な労力を費やしてきました。 このツールキットを活用して、これまでに1300万以上のGUI要素を含む、最大のオープンソースクロスプラットフォームGUI基盤コーパスをリリースしています。 このデータセットとモデルトレーニングの革新が組み合わさって、OS-AtlasはGUIスクリーンショットを理解し、目に見えないインターフェースに一般化する基盤を提供する。 3つの異なるプラットフォーム(モバイル、デスクトップ、Web)にまたがる6つのベンチマークの広範な評価を通じて、OS-Atlasは従来の最先端モデルよりも大幅なパフォーマンス向上を示している。 我々の評価は、オープンソースVLMのエージェント能力の継続的な改善とスケーリングに関する貴重な洞察を明らかにする。

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