
ActIO-UI-7B-RLVR是由Uniphore官方发布的70亿参数视觉语言模型,专注于计算机界面(GUI)自动化核心任务,基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct基础模型优化升级,通过“监督微调+可验证奖励强化学习”双重训练,在GUI导航、元素定位、交互规划等关键任务中表现突出,尤其在WARC-Bench基准测试中,取得开源7B量级模型领先成绩,成为网页与桌面应用自动化控制的高效工具。

ActIO-UI-7B-RLVR模型核心特点:
1、专精GUI自动化场景:
聚焦计算机使用代理、网络代理及多模态环境中的GUI相关子任务,针对性优化元素定位、交互规划、界面导航等核心能力,适配网页、桌面软件等各类GUI场景,摆脱通用模型的场景适配短板。
2、强化学习提升决策可靠性:
采用可验证奖励的强化学习策略进行精细化微调,重点优化复杂、多步骤GUI自动化任务中的决策逻辑,有效提升任务执行的成功率与可靠性,减少交互失误。
3、开源7B模型性能领先:
在WARC-Bench基准测试中表现优异,开发数据总得分达72.13%,显著优于UI-Tars-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B等同类开源7B模型,在开源轻量化GUI自动化模型中处于领先水平。
4、多量化格式适配多硬件:
提供从BF16到Q8_0的多种GGUF量化版本,灵活适配不同硬件资源场景,无论是高性能GPU,还是消费级CPU等轻量化设备,均可高效部署、快速推理,降低落地门槛。
ActIO-UI-7B-RLVR模型核心能力:
1、屏幕截图理解:
精准识别屏幕截图中的GUI界面元素(按钮、输入框、菜单等)、布局结构及内容信息,快速掌握界面逻辑;
2、GUI元素定位:
高效定位界面中的特定目标元素,不受界面布局调整、分辨率变化的影响,定位准确率高;
3、多步骤交互规划:
根据用户指令,自主规划多步骤GUI交互操作序列,明确操作先后逻辑,适配复杂自动化任务;
4、自动化指令生成:
针对规划的交互流程,生成标准化自动化执行指令,支持对接自动化工具实现一键执行;
5、UI界面视觉问答:
响应用户针对GUI界面的各类提问(如“该按钮的功能是什么”“输入框在哪里”),快速输出准确解答。
ActIO-UI-7B-RLVR典型使用案例:
一、软件测试自动化场景:
自动化功能测试:测试人员只需提供测试用例描述(如“登录软件并完成个人信息修改”),模型即可自动识别软件GUI界面,规划并执行点击、输入、验证等完整测试步骤,模拟人工测试流程。此举可大幅提升软件功能测试效率,减少重复人工操作,降低测试成本,尤其适配高频迭代软件的批量测试需求。
二、机器人流程自动化(RPA)场景:
网页数据抓取与录入:针对网页端数据处理需求,模型可自动导航至目标网页,精准定位表单、按钮、数据表格等GUI元素,自动完成数据输入、关键信息提取、数据导出等操作,实现跨网页、跨系统的数据自动流转,适配电商数据统计、办公数据录入、行业信息抓取等多场景。
三、无障碍辅助场景:
语音控制电脑:结合语音识别技术,将用户的语音指令(如“打开浏览器并搜索内容”“关闭当前窗口”)转化为GUI自动化操作需求,模型自主规划交互流程并控制电脑完成对应操作。该功能可有效为行动不便的用户提供便利,降低电脑操作门槛,实现更便捷的人机交互。
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标签: AI多模态融合, AI视觉语言模型, GUI自动化代理, Transformers架构, Uniphore
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