11:12arXiv cs.AI@Jaewoo Lee, Zaid Khan, Archiki Prasad, Justin Chih-Yao Chen, Supriyo Chakraborty, Kartik Balasubramaniam, Sambit Sahu, Elias Stengel-Eskin, Hyunji Lee, Mohit Bansal精选计算机使用智能体(CUA)在执行GUI任务时,现有批评模型存在短视和缺乏视觉基础两大局限。研究者提出HiViG框架,通过多模态批评器记录历史动作并基于截图验证执行坐标,在预执行阶段拦截错误。在网页、移动和桌面基准测试中,HiViG使Qwen3-VL-32B和Gemini-3-Flash的成功率分别提升5.8%和9.0%,并展现出强跨平台泛化能力。消融实验表明,宏观动作历史和视觉基础批评对长程GUI任务至关重要。论文计算机使用智能体批评模型视觉基础GUI自动化HiViG推荐理由:做GUI自动化智能体的团队终于有了能记住历史并看清屏幕的批评器——HiViG在长任务中显著提升成功率,建议做CUA开发的直接看论文。原文