論文の概要: Look Before You Leap: A GUI-Critic-R1 Model for Pre-Operative Error Diagnosis in GUI Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04614v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 04:12:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.52602
- Title: Look Before You Leap: A GUI-Critic-R1 Model for Pre-Operative Error Diagnosis in GUI Automation
- Title（参考訳）: You Leap: GUI自動化における術前エラー診断のためのGUI-Critic-R1モデル
- Authors: Yuyang Wanyan, Xi Zhang, Haiyang Xu, Haowei Liu, Junyang Wang, Jiabo Ye, Yutong Kou, Ming Yan, Fei Huang, Xiaoshan Yang, Weiming Dong, Changsheng Xu,
- Abstract要約: 実際の実行に先立って効果的なフィードバックを提供する事前の批判機構を導入する。
そこで我々は,GUI-Critic-TrainとGUI-Critic-Testを作成するために,推論ブートストラップに基づくデータ収集パイプラインを開発した。
我々のモデルは、現在のMLLMと比較して、批評家の精度に大きな利点をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.92224427735859
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In recent years, Multimodal Large Language Models (MLLMs) have been extensively utilized for multimodal reasoning tasks, including Graphical User Interface (GUI) automation. Unlike general offline multimodal tasks, GUI automation is executed in online interactive environments, necessitating step-by-step decision-making based on real-time status of the environment. This task has a lower tolerance for decision-making errors at each step, as any mistakes may cumulatively disrupt the process and potentially lead to irreversible outcomes like deletions or payments. To address these issues, we introduce a pre-operative critic mechanism that provides effective feedback prior to the actual execution, by reasoning about the potential outcome and correctness of actions. Specifically, we propose a Suggestion-aware Gradient Relative Policy Optimization (S-GRPO) strategy to construct our pre-operative critic model GUI-Critic-R1, incorporating a novel suggestion reward to enhance the reliability of the model's feedback. Furthermore, we develop a reasoning-bootstrapping based data collection pipeline to create a GUI-Critic-Train and a GUI-Critic-Test, filling existing gaps in GUI critic data. Static experiments on the GUI-Critic-Test across both mobile and web domains reveal that our GUI-Critic-R1 offers significant advantages in critic accuracy compared to current MLLMs. Dynamic evaluation on GUI automation benchmark further highlights the effectiveness and superiority of our model, as evidenced by improved success rates and operational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 近年,多モーダル言語モデル (MLLM) はグラフィカルユーザインタフェース (GUI) の自動化など,多モーダル推論タスクに広く利用されている。
一般的なオフラインのマルチモーダルタスクとは異なり、GUI自動化はオンラインのインタラクティブ環境で実行される。
このタスクは、プロセスが累積的に破壊され、削除や支払いといった不可逆的な結果につながる可能性があるため、各ステップでの意思決定エラーに対する耐性が低い。
これらの課題に対処するために,本研究では,行動の潜在的な結果と正しさを推論して,実際の実行前に効果的なフィードバックを提供する,術前の批判機構を導入する。
具体的には,Suggestion-Aware Gradient Relative Policy Optimization (S-GRPO) 戦略を提案する。
さらに,GUI批判データに既存のギャップを埋めるGUI批判トレインとGUI批判テストを作成するために,推論ブートストラップに基づくデータ収集パイプラインを開発した。
モバイルおよびWebドメインにわたるGUI-Critic-Testの静的実験により、我々のGUI-Critic-R1は、現在のMLLMと比較して、批評家の精度において大きな利点があることが明らかになった。
GUI自動化ベンチマークの動的評価は、成功率と運用効率の改善によって証明されたモデルの有効性と優位性をさらに強調する。
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