Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# Computerwissenschaften # Computer Vision und Mustererkennung

Ponder Press: Computeraufgaben visuell einfacher machen

Ein neues Tool, das es Computern ermöglicht, Aufgaben mit visuellen Eingaben auszuführen.

Yiqin Wang, Haoji Zhang, Jingqi Tian, Yansong Tang

― 5 min Lesedauer


Revolutionierung der Revolutionierung der Computer-Interaktionen visuell automatisiert. Software nutzen, indem es Aufgaben Ponder Press verändert, wie wir
Inhaltsverzeichnis

In einer Welt voller Bildschirme, Knöpfe und Menüs wünschen wir uns oft, dass unsere Computer uns verstehen, ohne dass wir ständig umherklicken müssen. Hier kommt Ponder Press ins Spiel—ein cleveres Tool, das Computer dabei hilft, Aufgaben nur anhand dessen zu erledigen, was wir auf dem Bildschirm sehen, genau wie wir Menschen mit unseren Geräten interagieren.

Das Problem mit aktuellen Tools

Viele der bestehenden Tools zur Steuerung grafischer Benutzeroberflächen (GUIs) basieren auf alten Methoden, die komplizierte Programmierung im Hintergrund erfordern. Diese Methoden brauchen meist etwas namens HTML oder Accessibility-Bäume, um zu verstehen, was auf dem Bildschirm passiert. Das ist ein bisschen so, als müsste man einen Übersetzer holen, nur um nach einer Tasse Kaffee zu fragen—klar, technisch möglich, aber es macht alles langsamer und unnötig kompliziert.

Stell dir vor, du versuchst eine Smartphone-App mit einem magischen Zauberstab zu bedienen, der nur erscheint, wenn du sagst: „Ich will einen Zauberstab.“ Und dann musst du noch sagen: „Jetzt, bitte bring mir meinen Kaffee.“ Das ist ein bisschen altmodisch, oder?

Die Vision hinter Ponder Press

Ponder Press will das ändern. Es nutzt etwas namens Visuelle Eingabe—im Grunde schaut es auf deinen Bildschirm und findet heraus, was als Nächstes zu tun ist. Es ist, als hätte es Augen, aber statt Dinge wie ein Mensch zu sehen, kombiniert es alle seine Beobachtungen, um den nächsten logischen Schritt zu finden. Statt all dem fancy Code lässt du Ponder Press einfach „sehen“, was du siehst, und es kümmert sich um den Rest.

Wie es funktioniert

Ponder Press besteht aus zwei Hauptphasen, was es zu einer coolen Lösung macht, die Aufgaben zu teilen und zu erobern. Der erste Teil ist wie dein freundlicher Nachbarschaftsdolmetscher. Er nimmt allgemeine Anweisungen, wie „Finde die neuesten Pizzaläden“, und zerlegt sie in kleinere Schritte, ähnlich wie du einem Freund sagen würdest: „Zuerst, öffne Google Maps, dann suche nach Pizzaläden.“

Sobald der Dolmetscher die Anweisungen verstanden hat, kommt der zweite Teil, der Locator, ins Spiel. Er findet genau heraus, wo alle Knöpfe und Optionen auf deinem Bildschirm sind. Denk daran wie an eine Schatzkarte, die dir genau zeigt, wo du klicken oder tippen musst, damit du nicht aus Versehen auf diese nervige Popup-Werbung klickst, anstatt zum Pizzaladen zu gelangen.

Warum ist das wichtig?

Dieses Tool ist eine grosse Sache für alle, die keine Lust auf komplizierte Software haben. Es erledigt Aufgaben visuell und ahmt menschliches Verhalten nach. Kein Verlass mehr auf spezielle Softwarefunktionen, die sich mit Updates oder neuen Designs ändern könnten. Es ist wie ein superintelligenter Assistent, der deine Vorlieben lernt, während du arbeitest und sich an die Software-Plattform anpasst, die du nutzt, ob Web-Seiten, Desktop-Anwendungen oder mobile Apps.

Ponder Press testen

Forscher haben Ponder Press auf Herz und Nieren geprüft, um zu sehen, wie gut es in realen Szenarien funktioniert. Sie haben es mit anderen Modellen verglichen und herausgefunden, dass Ponder Press einen fantastischen Job macht. Tatsächlich hat es bestehenden Tools bei einem Benchmark-Testmodell um beeindruckende 22,5% übertroffen. Das bedeutet, dass es die richtigen Knöpfe und Positionen auf dem Bildschirm schneller und genauer finden konnte als andere ähnliche Tools.

Frühere Versuche und ihre Mängel

Es gab viele Versuche, Computeragenten zu erstellen, die visuell arbeiten, aber sie kämpfen oft mit zwei wichtigen Aspekten: Aufgaben zu zerlegen und Elemente auf dem Bildschirm zu lokalisieren. Frühere Ansätze neigten dazu, alles in einen grossen Klumpen zu packen, was zu Verwirrung führte, oder konzentrierten sich nur auf bestimmte Teile des Bildschirms, ohne das Gesamtbild wirklich zu erfassen.

Mit Ponder Press kann der Agent jedoch eine Herausforderung nach der anderen angehen—zuerst herausfinden, was du von ihm willst, und dann herausfinden, wo es das auf deinem Bildschirm tun kann. Diese klare Trennung hilft ihm, insgesamt besser abzuschneiden.

Anwendungen in der realen Welt

Ponder Press kann in zahlreichen Umgebungen eingesetzt werden, einschliesslich mobiler Apps, Webbrowser und Desktop-Anwendungen. Es ist perfekt für Leute, die langweilige Aufgaben wie das Planen von Besprechungen, das Ausfüllen von Formularen oder das Finden von Informationen automatisieren möchten, und das alles nur mit visueller Eingabe.

Stell dir vor, du arbeitest mit Excel und musst schnell eine Reihe summieren. Anstatt nach Knöpfen zu suchen, sag einfach Ponder Press, was du willst, und es erledigt die ganze Arbeit für dich. Lehne dich zurück und lass die digitale Magie geschehen.

Viel Raum zur Verbesserung

Obwohl Ponder Press beeindruckend ist, gibt es noch Herausforderungen zu meistern. Das Team dahinter sieht das Potenzial für eine All-in-One-Lösung, die die Interaktionen weiter optimieren könnte. In Zukunft könnte das bedeuten, die Anweisungsinterpretation und Lokalisierungsphasen in einen nahtlosen Prozess zu kombinieren.

Stell dir eine Welt vor, in der du anstatt mehrerer Schritte einfach sagst: „Zeig mir meine Pizza,“ und voilà! Dein Computer weiss genau, wie er durch die Software navigieren kann, um den besten Pizzaladen in deiner Nähe zu finden.

Fazit

Ponder Press ist ein spannender Fortschritt, um die Interaktionen mit Computern flüssiger und intuitiver zu gestalten. Indem es sich ausschliesslich auf das stützt, was wir sehen, eröffnet es eine Welt voller Möglichkeiten zur Automatisierung von Aufgaben, ohne sich in Code zu verlieren. Wer möchte nicht einen digitalen Kumpel, der versteht, wonach wir suchen, und genau weiss, wie man es möglich macht? Es geht darum, unseren Alltag einfacher zu gestalten, Klick für Klick!

Originalquelle

Titel: Ponder & Press: Advancing Visual GUI Agent towards General Computer Control

Zusammenfassung: Most existing GUI agents typically depend on non-vision inputs like HTML source code or accessibility trees, limiting their flexibility across diverse software environments and platforms. Current multimodal large language models (MLLMs), which excel at using vision to ground real-world objects, offer a potential alternative. However, they often struggle with accurately localizing GUI elements -- a critical requirement for effective GUI automation -- due to the semantic gap between real-world objects and GUI elements. In this work, we introduce Ponder & Press, a divide-and-conquer framework for general computer control using only visual input. Our approach combines an general-purpose MLLM as an 'interpreter', responsible for translating high-level user instructions into detailed action descriptions, with a GUI-specific MLLM as a 'locator' that precisely locates GUI elements for action placement. By leveraging a purely visual input, our agent offers a versatile, human-like interaction paradigm applicable to a wide range of applications. Ponder & Press locator outperforms existing models by +22.5% on the ScreenSpot GUI grounding benchmark. Both offline and interactive agent benchmarks across various GUI environments -- including web pages, desktop software, and mobile UIs -- demonstrate that Ponder & Press framework achieves state-of-the-art performance, highlighting the potential of visual GUI agents. Refer to the project homepage https://invinciblewyq.github.io/ponder-press-page/

Autoren: Yiqin Wang, Haoji Zhang, Jingqi Tian, Yansong Tang

Letzte Aktualisierung: 2024-12-02 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.01268

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.01268

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Ähnliche Artikel