主要观点总结
本文介绍了InfiGUI-R1系统，该系统旨在通过引入一种以推理为中心的渐进式训练方法，增强MLLM的能力，并将GUI Agents从反应式执行者转变为深思熟虑的推理者。文章详细阐述了该系统的训练基模、两个阶段：推理注入和深思熟虑能力增强，以及强化学习的使用。此外，还介绍了作者实验的结果，以及与其他UI Agent技术的比较。
关键观点总结
关键观点1: InfiGUI-R1系统的目标
InfiGUI-R1旨在通过渐进式训练方法增强MLLM的能力，将GUI Agents从反应式执行者转变为推理者。
关键观点2: InfiGUI-R1的训练基模
InfiGUI-R1的训练基模是Qwen2.5-VL-3B-Instruct。
关键观点3: InfiGUI-R1的两个训练阶段
第一阶段是推理注入，旨在实现从反应式行动者到基础推理者的转变。第二阶段是深思熟虑能力增强，旨在通过强化学习提升智能体的前瞻性规划和反思性能力。
关键观点4: 强化学习的使用
在InfiGUI-R1中，作者运用强化学习作为第二阶段的主要增强机制，通过RL训练，智能体学会了在复杂环境中进行有条理、高效的规划。
关键观点5: 实验与比较
作者在实验中比较了InfiGUI-R1与其他UI Agent技术的效果，证明了InfiGUI-R1在GUI理解和定位能力以及UI Navigation方面的优越性。
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