NTU团队发现检索历史仅惠及GUI agent首步,提出ExpActivator提升28%
NanyangTechnologicalUniversity · hf · 2026-10-13
NTU 与阿里合作论文《Relevance Does Not Imply Applicability》研究了个人化 GUI agent 的经验利用问题。
- 关键发现:检索到的历史经验几乎只在 episode 第一步起作用,对其余约 90% 的步骤几乎无持续收益,对「是否该主动建议」判断也很弱——相关性在任务层面决定,适用性却取决于决策时刻的情境
- 提出 training-free 的 ExpActivator:在冻结 GUI 骨干的隐空间中把当前屏幕匹配到历史状态并提供参考动作;只在时间与情境充分支持时才激活重复性意图,否则弃权
- 在 4 个 GUI 骨干上,轨迹内步成功率平均提升 28%,历史 token 用量约为原来的 1/5,主动建议的 MCC 达最强基线约 2.3 倍
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