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據 Beating 稱，微軟最近開源了 Phi-Ground 模型家族，旨在解決“AI 應該在計算機螢幕上點擊哪裡”的問題。該 40 億參數版本，並結合用於指令規劃的更大語言模型，在 Showdown 基準測試中超過了 OpenAI Operator 和 Claude Computer Use 的點擊準確率，並在包括 ScreenSpot-Pro 在內的五項評估中位列所有 100 億以下參數模型的第一名。團隊在超過 4000 萬個數據樣本上進行了訓練，並發現學術論文中使用的三種常見訓練技術在規模化時變得無效。關鍵思路證明很簡單：以常規數字輸出座標，例如“523, 417.” 先前的研究為座標發明了專門的位置詞彙，但這些方法無法規模化。團隊還發現，將文本指令放在圖像之前可以提升性能，因為模型在處理像素時能夠識別目標。此外，諸如 DPO 之類的強化學習方法在微調之後仍能提高準確率。