論文の概要: Phi-Ground Tech Report: Advancing Perception in GUI Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23779v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:59:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.227396
• Title: Phi-Ground Tech Report: Advancing Perception in GUI Grounding
• Title（参考訳）: Phi-Ground Tech Report: GUIグラウンディングにおける知覚の向上
• Authors: Miaosen Zhang, Ziqiang Xu, Jialiang Zhu, Qi Dai, Kai Qiu, Yifan Yang, Chong Luo, Tianyi Chen, Justin Wagle, Tim Franklin, Baining Guo,
• Abstract要約: textbfPhi-Groundモデルファミリは、5つのグラウンドベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 textittextbf43.2 on ScreenSpot-pro と textittextbf27.2 on UI-Vision
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.44475003199647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of multimodal reasoning models, Computer Use Agents (CUAs), akin to Jarvis from \textit{"Iron Man"}, are becoming a reality. GUI grounding is a core component for CUAs to execute actual actions, similar to mechanical control in robotics, and it directly leads to the success or failure of the system. It determines actions such as clicking and typing, as well as related parameters like the coordinates for clicks. Current end-to-end grounding models still achieve less than 65\% accuracy on challenging benchmarks like ScreenSpot-pro and UI-Vision, indicating they are far from being ready for deployment. % , as a single misclick can result in unacceptable consequences. In this work, we conduct an empirical study on the training of grounding models, examining details from data collection to model training. Ultimately, we developed the \textbf{Phi-Ground} model family, which achieves state-of-the-art performance across all five grounding benchmarks for models under $10B$ parameters in agent settings. In the end-to-end model setting, our model still achieves SOTA results with scores of \textit{\textbf{43.2}} on ScreenSpot-pro and \textit{\textbf{27.2}} on UI-Vision. We believe that the various details discussed in this paper, along with our successes and failures, not only clarify the construction of grounding models but also benefit other perception tasks. Project homepage: \href{https://zhangmiaosen2000.github.io/Phi-Ground/}{https://zhangmiaosen2000.github.io/Phi-Ground/}
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル推論モデルの開発に伴い、コンピュータ利用エージェント (CUA) は、textit{"Iron Man"} の Jarvis に似ているが、現実化しつつある。 GUIグラウンド(GUI grounding)は、CUAが実際の動作を実行するための中核的なコンポーネントであり、ロボット工学における機械的制御と同様に、システムの成功や失敗に直接繋がる。 クリックやタイピングなどのアクションと、クリックの座標のような関連するパラメータを決定する。 現在のエンド・ツー・エンドのグラウンドモデルはScreenSpot-proやUI-Visionといった挑戦的なベンチマークでまだ65%未満の精度を実現している。 %であり, クリック1回で許容できない結果が得られた。 本研究では,データ収集からモデル学習までの詳細を考察し,基礎モデルの訓練に関する実証的研究を行う。 最終的に,エージェント設定におけるパラメータ10億ドル以下のモデルに対して,5つのグラウンドベンチマークすべてに対して,最先端のパフォーマンスを実現するモデルファミリであるtextbf{Phi-Ground}を開発した。 エンド・ツー・エンドのモデル設定では、ScreenSpot-pro では \textit{\textbf{43.2}} 、UI-Vision では \textit{\textbf{27.2}} のスコアでSOTA結果が得られます。 本稿で論じられた様々な詳細は、成功と失敗と共に、基礎モデルの構築を明確にするだけでなく、他の知覚タスクにも役立ちます。 プロジェクトホームページ: \href{https://zhangmiaosen2000.github.io/Phi-Ground/}{https://zhangmiaosen2000.github.io/Phi-Ground/}

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