视觉大模型 / VLM

BAMI: Training-Free Bias Mitigation in GUI Grounding

BAMI：无需训练的GUI定位偏差缓解

Borui Zhang, Bo Zhang, Bo Wang, Wenzhao Zheng, Yuhao Cheng, Liang Tang, Yiqiang Yan, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University, China（清华大学，中国） ； Lenovo Research, China（联想研究院，中国） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出BAMI方法，通过粗到细聚焦和候选选择缓解GUI定位中的精度偏差和歧义偏差，提升模型在无训练设置下的准确性。

Comments Accepted by CVPR 2026

A Regime Theory of Controller Class Selection for LLM Action Decisions

控制器类别选择的制度理论：用于LLM行动决策

Zhaoyang Jiang, Zhizhong Fu, Yunsoo Kim, Jiacong Mi, Zicheng Li, Xuanqi Peng, Honghan Wu

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； UESTC（电子科技大学） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种制度理论，通过分析有限样本下的实例不确定性信号，指导LLM在不同输入下选择合适的控制器类别，从而在有限样本中实现最优决策。