根據 Beating，Microsoft 最近開源了 Phi-Ground 模型家族，該家族旨在解決「AI 應該在電腦螢幕的哪裡點擊」這個問題。這個 40 億參數版本，並搭配用於指令規劃的大型語言模型，在 Showdown 基準測試中超越了 OpenAI Operator 與 Claude Computer Use 的點擊精度，並在包含 ScreenSpot-Pro 的五項評估中，於所有低於 100 億參數的模型中排名第一。
團隊以超過 4,000 萬筆資料樣本進行訓練，並發現學術論文中常用的三種訓練技術在規模化後變得無效。關鍵方法證實其實很簡單：輸出座標作為一般數字，例如「523, 417」。先前的研究為座標發明了專用位置詞彙，但這些方法無法擴展到更大規模。團隊也發現，將文字指令放在影像之前能提升效能，因為模型在處理像素時就能辨識目標。此外，像 DPO 這類強化學習方法，即使在微調之後也能提升準確度。
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