MaP：掩码轨迹预测的GUI智能体导航
原文标题：Towards Omni-dimensional GUI Agent Navigation with Masked Trajectory Prediction
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论文提出MaP统一框架，通过将多轮GUI交互建模为轨迹并以组件掩码预测定义训练目标，把优化从任务特定边缘分布转为一致目标，缓解梯度冲突。同时设计角色感知适配器学习模块处理数据异质性，在五个GUI导航基准上显著优于直接混合训练。
- 问题
- GUI智能体多任务导航中直接混合训练导致优化目标不一致与数据异质。
- 方法
- MaP将多轮GUI交互建模为轨迹，用组件掩码预测定义统一训练目标，并设计角色感知适配器处理数据异质。
- 结果
- 在五个GUI导航基准上显著优于直接混合训练，缓解梯度冲突。
- 影响
- 为多任务GUI智能体训练提供统一范式，可提升跨任务导航能力。
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