論文の概要: Understanding GUI Agent Localization Biases through Logit Sharpness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15425v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 12:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.665205
• Title: Understanding GUI Agent Localization Biases through Logit Sharpness
• Title（参考訳）: ログシャープネスによるGUIエージェントの局所化バイアスの理解
• Authors: Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Zhicheng Yang, Jing Tang,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、GUIエージェントが言語を空間的アクションにグラウンドすることでオペレーティングシステムと対話することを可能にする。 有望な性能にもかかわらず、これらのモデルはしばしば、信頼性を損なう幻覚的局所化誤差を示す。 モデル予測を4つの異なるタイプに分類し,従来の精度測定値を超える不確実な障害モードを明らかにするための,きめ細かい評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.986679553468989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have enabled GUI agents to interact with operating systems by grounding language into spatial actions. Despite their promising performance, these models frequently exhibit hallucinations-systematic localization errors that compromise reliability. We propose a fine-grained evaluation framework that categorizes model predictions into four distinct types, revealing nuanced failure modes beyond traditional accuracy metrics. To better quantify model uncertainty, we introduce the Peak Sharpness Score (PSS), a metric that evaluates the alignment between semantic continuity and logits distribution in coordinate prediction. Building on this insight, we further propose Context-Aware Cropping, a training-free technique that improves model performance by adaptively refining input context. Extensive experiments demonstrate that our framework and methods provide actionable insights and enhance the interpretability and robustness of GUI agent behavior.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、GUIエージェントが言語を空間的アクションにグラウンドすることでオペレーティングシステムと対話することを可能にする。 有望な性能にもかかわらず、これらのモデルはしばしば、信頼性を損なう幻覚的局所化誤差を示す。 モデル予測を4つの異なるタイプに分類し,従来の精度測定値を超える不確実な障害モードを明らかにするための,きめ細かい評価フレームワークを提案する。 モデルの不確かさの定量化のために,コーディネート予測における意味的連続性とロジット分布の整合性を評価する指標であるPeak Sharpness Score(PSS)を導入する。 この知見に基づいて,入力コンテキストを適応的に精製することでモデル性能を向上させるトレーニングフリー手法であるContext-Aware Croppingを提案する。 大規模な実験により、我々のフレームワークとメソッドが実用的な洞察を提供し、GUIエージェントの動作の解釈可能性と堅牢性を高めることが実証された。

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