論文の概要: BTL-UI: Blink-Think-Link Reasoning Model for GUI Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15566v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 04:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.985136
• Title: BTL-UI: Blink-Think-Link Reasoning Model for GUI Agent
• Title（参考訳）: BTL-UI:GUIエージェントのリンクシンクリンク推論モデル
• Authors: Shaojie Zhang, Ruoceng Zhang, Pei Fu, Shaokang Wang, Jiahui Yang, Xin Du, Shiqi Cui, Bin Qin, Ying Huang, Zhenbo Luo, Jian Luan,
• Abstract要約: リンクシンクリンク(Blink-Think-Link)は、人間のGUIインタラクションのための脳に触発されたフレームワークである。 リンクシンクリンク(Blink-Think-Link)は、ユーザとグラフィカルインターフェースの間の人間の認知過程を模倣する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.79016351559358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of AI-driven human-GUI interaction automation, while rapid advances in multimodal large language models and reinforcement fine-tuning techniques have yielded remarkable progress, a fundamental challenge persists: their interaction logic significantly deviates from natural human-GUI communication patterns. To fill this gap, we propose "Blink-Think-Link" (BTL), a brain-inspired framework for human-GUI interaction that mimics the human cognitive process between users and graphical interfaces. The system decomposes interactions into three biologically plausible phases: (1) Blink - rapid detection and attention to relevant screen areas, analogous to saccadic eye movements; (2) Think - higher-level reasoning and decision-making, mirroring cognitive planning; and (3) Link - generation of executable commands for precise motor control, emulating human action selection mechanisms. Additionally, we introduce two key technical innovations for the BTL framework: (1) Blink Data Generation - an automated annotation pipeline specifically optimized for blink data, and (2) BTL Reward -- the first rule-based reward mechanism that enables reinforcement learning driven by both process and outcome. Building upon this framework, we develop a GUI agent model named BTL-UI, which demonstrates consistent state-of-the-art performance across both static GUI understanding and dynamic interaction tasks in comprehensive benchmarks. These results provide conclusive empirical validation of the framework's efficacy in developing advanced GUI Agents.
• Abstract（参考訳）: AI駆動のヒューマン-GUIインタラクション自動化の分野では、マルチモーダルな大規模言語モデルと強化された微調整技術が急速に進歩する一方で、根本的な課題が続いている。 このギャップを埋めるために、ユーザとグラフィカルインターフェース間の人間の認知プロセスを模倣する人間-GUIインタラクションのためのブレインインスパイアされたフレームワークであるBlink-Think-Link(BTL)を提案する。 本システムでは, 相互作用を3つの生物学的に妥当なフェーズに分解する。(1) Blink - サスカデック眼球運動に類似した, 関連画面領域の迅速検出と注意, (2) 思考 - 高いレベルの推論と意思決定, 認知計画のミラー化, (3) リンク - 正確な運動制御のための実行可能コマンドの生成, 人間の行動選択機構のエミュレーション。 さらに、BTLフレームワークの2つの重要な技術革新を紹介します。(1) Blink Data Generation - リンクデータに特化して最適化された自動アノテーションパイプライン、(2) BTL Reward - プロセスと結果の両方によって駆動される強化学習を可能にする最初のルールベースの報酬メカニズムです。 そこで我々は,BTL-UIというGUIエージェントモデルを構築し,静的GUI理解と動的インタラクションタスクの両面において一貫したパフォーマンスを示す。 これらの結果は、高度なGUIエージェントの開発におけるフレームワークの有効性の確定的な実証的検証を提供する。

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