视觉大模型 / VLM

CLIP-AUTT: Test-Time Personalization with Action Unit Prompting for Fine-Grained Video Emotion Recognition

CLIP-AUTT: 基于动作单元提示的测试时个性化方法用于细粒度视频情绪识别

Muhammad Osama Zeeshan, Masoumeh Sharafi, Benoit Savary, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Eric Granger

机构 * LIVIA, ILLS, Dept. of Systems Engineering, ETS Montreal（LIVIA, ILLS, 系统工程学院, 蒙特利尔高等技术学院） ； LIVIA, Dept. of Software and IT Engineering, ETS Montreal（LIVIA, 软件与IT工程学院, 蒙特利尔高等技术学院） ； Dept. of Computer Science, École Polytechnique（计算机科学系, 巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CLIP-AUTT，通过动作单元提示实现测试时个性化，提升细粒度视频情绪识别的鲁棒性和个性化能力。

Comments ECCV, 2026

Xiaomi-GUI-0 Technical Report

Xiaomi-GUI-0 技术报告

Wanxia Cao, Chengzhen Duan, Pei Fu, Pengzhi Gao, Niu Lian, Fazhan Liu, Hui Liu, Heng Qu, Qinzhuo Wu, Zhehao Yu, Tongbo Chen, Shiqi Cui, Anan Du, Shukai Jia, Yuanfa Li, Wei Liu, Yike Liu, Wenchao Lu, Zhenbo Luo, Haoyuan Sun, Jiatong Sun, Cheng Tan, Yajie Wang, Changqiao Wu, Tao Xiong, Jiahui Yang, Yuxuan Yuan, Ruoceng Zhang, Shaojie Zhang, Jian Zhu, Jian Luan, Cong Zou

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

AI总结 提出Xiaomi-GUI-0，一种在真实移动设备上训练和评估的原生多模态GUI智能体，通过真实设备主导的混合基础设施、多源训练数据和渐进式三阶段训练，在真实任务中实现72.0%成功率，显著提升执行稳定性和异常状态识别。

STEMGym: Benchmarking Sequential Decision-Making under Dose Budgets in Autonomous Electron Microscopy

STEMGym: 自主电子显微镜中剂量预算下的序列决策基准测试

Can Polat, Erchin Serpedin, Mustafa Kurban, Hasan Kurban

机构 * Dept. of Electrical & Computer Eng.（电气与计算机工程系） ； Texas A&M Univ.（德克萨斯A&M大学） ； Dept. of Prosthetics & Orthotics（假肢与矫形学系） ； College of Science & Eng.（科学与工程学院） ； Ankara Univ.（安卡拉大学） ； Hamad Bin Khalifa Univ. and Texas A&M Univ. at Qatar（哈马德·本·卡西姆大学和德克萨斯A&M大学（卡塔尔）） 纠错

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

AI总结 通过15个物理模拟的STEM环境基准，发现感知管道（CNN分析师）是剂量效率的主要决定因素，而非导航策略，为自主电子显微镜的机器学习投入方向提供新视角。

GAIA: A Data Flywheel System for Training GUI Test-Time Scaling Critic Models

GAIA: 用于训练GUI测试时缩放评论模型的数据飞轮系统

Shaokang Wang, Pei Fu, Ruoceng Zhang, Shaojie Zhang, Xiuwen Xi, Jiahui Yang, Bin Qin, Ying Huang, Zhenbo Luo, Jian Luan

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

AI总结 提出GAIA数据飞轮系统，通过训练直觉评论模型（ICM）评估GUI代理动作的正确性，利用正负样本迭代提升代理测试时性能，实验表明该方法能持续改进多种模型。

Comments Accepted by ECCV 2026

KidRisk: Benchmark Dataset for Children Dangerous Action Recognition

KidRisk：儿童危险动作识别基准数据集

Minh-Kha Nguyen, Trung-Hieu Do, Kim Anh Phung, Thao Thi Phuong Dao, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * Thong Nhat Hospital（统一医院） 纠错

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

AI总结 构建包含2500个短视频和10000张图像的儿童危险动作数据集KidRisk，提出基于视觉语言模型的方法，在动作分类和危险识别上分别达到83.53%和96.14%的准确率。

Comments SOICT 2024

VisCritic: Visual State Comparison as Process Reward for GUI Agents

VisCritic: 视觉状态比较作为GUI智能体的过程奖励

Jiachen Qian

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出VisCritic框架，通过比较操作前后截图在视觉特征空间中的变化来验证GUI智能体动作，结合孪生视觉Transformer和动作感知评判头，无需额外人工标注即可提升多基准测试性能。

Comments 17 pages, 4 figures; ECCV 2026 submission; supplementary material uploaded as ancillary file

Reinforcement Learning for Computer-Use Agents with Autonomous Evaluation

基于自主评估的计算机使用智能体强化学习

Marta Sumyk, Oleksandr Kosovan

机构 * Ukrainian Catholic University（乌克兰天主教大学） 纠错

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

AI总结 提出利用视觉语言模型自主评估任务完成度作为奖励信号，并引入噪声校正方法，在多个桌面环境上提升计算机使用智能体的成功率。

Comments Accepted to the 4th International Workshop on Generalizing from Limited Resources in the Open World (GLOW @ IJCAI 2026)

HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory

HoloAgent-0：具有3D空间记忆的统一具身智能体框架

Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao, Wei Feng, Fa Fu, Xinrui Meng, Xinjie Wang, Jialiang Han, Boyang Yu, Yun Du, Wei Sui, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics ； D-Robotics Robotics 纠错

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

AI总结 提出HoloAgent-0统一框架，通过三层耦合结构（具身AgentOS、3D空间记忆、具身技能）实现真实机器人闭环执行，在长程导航、跨机器人协调等任务上验证有效性。

T-MOR: Learning Motion-Aware Skeleton Representations for Human Action Recognition

T-MOR：学习面向运动感知的骨架表示用于人体动作识别

Di Yang, Mahmoud Ali, Quan Kong, Gianpiero Francesca, Francois Bremond

机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Inria Center at Université Côte d'Azur（法国蔚蓝海岸大学Inria中心） ； Woven by Toyota ； Toyota Motor Europe（丰田汽车欧洲公司） 纠错

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

AI总结 提出T-MOR框架，通过多模态对比学习对齐骨架运动与视觉、文本表示，仅用轻量骨架输入实现高效动作识别，并在大规模数据集PoseCap-1M上预训练，在多个基准上取得一致提升。

StepGuard: Guarding Web Navigation via Single-Step Calibration

StepGuard: 通过单步校准保护网页导航

Zhihao Cui, Yuchen Zhang, Xiyang Sun, Yaxiong Wang, Li Zhu, Jinpeng Hu, Liu Liu, Mengjia Li, Yujiao Wu

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

Trajectory-Level Redirection Attacks on Vision-Language-Action Models

轨迹级重定向攻击对视觉-语言-动作模型

Gokul Puthumanaillam, Vardhan Dongre, Pranay Thangeda, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tür, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文发现VLA模型存在轨迹级漏洞：看似保留原始指令的对抗性提示，能重定向机器人最终物理结果，并提出了命令保持的轨迹重定向威胁模型和在线提示搜索方法。

Naive Visual Memory is Not Enough: A Failure-Mode Study of GUI Agents

朴素视觉记忆不足：GUI代理的失败模式研究

Seoyoung Choi, Minseok Ko, Hyunseok Lee, Kunwoong Kim, Woomin Song, Chanseok Jeon, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出动作锚定视觉记忆（AGMem），通过存储与成功动作相关的局部GUI区域图像而非全屏截图，减少GUI代理中的动作级错误，在OSWorld上将任务成功率提升33.3%。

Comments 9 pages, 5 figures, ICML 2026 WORKSHOP

Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization

Minim: 通过可信本地净化实现代理的隐私感知最小化视图

Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM代理传输完整UI状态导致隐私泄露的问题，提出MINIM框架，在客户端基于上下文完整性学习双重分数（敏感性和必要性），通过三元披露策略实现隐私感知的最小化视图，在减少敏感泄露的同时保留任务关键信息。

Comments Accepted at ICML 2026 (43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea). Code available at https://github.com/yyyyhx/MINIM

V-JEPA 2.1: Unlocking Dense Features in Video Self-Supervised Learning

V-JEPA 2.1: 解锁视频自监督学习中的密集特征

Lorenzo Mur-Labadia, Matthew Muckley, Amir Bar, Mido Assran, Koustuv Sinha, Mike Rabbat, Yann LeCun, Nicolas Ballas, Adrien Bardes

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 提出V-JEPA 2.1系列自监督模型，通过密集预测损失、深度自监督、多模态分词器和有效缩放，学习图像和视频的密集高质量视觉表示，在多个基准上取得最优性能。

MemVenom: Triggered Poisoning of Multimodal Memories in Web Agents

MemVenom：网络代理中多模态记忆的触发式投毒

Yv Zhang, Hao Sun, Hao Fang, Kuofeng Gao, Fan Mo, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Yaowei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生学院，清华大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MemVenom框架，针对网络代理的外部记忆系统，通过触发条件检索和攻击诱导，实现黑盒多模态记忆投毒，达到高成功率且不影响良性性能。

Comments Preprint. 27 pages, 6 figures, 6 tables

Projecting the Emerging Mindset of SWE Agent by Launching a Wild Code Understanding Journey

通过发起野生的代码理解之旅来投射SWE代理新兴思维模式

Zhengyi Zhuo, Yan Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过有限工具接口让SWE代理在真实代码库中探索，提出Ada框架，利用观察透镜分析代理的导航、证据选择、综合、基础化和停止行为，将轨迹数据转化为可比较的行为画像。

Zero-Shot Learning in Industrial Scenarios: New Large-Scale Benchmark, Challenges and Baseline

工业场景中的零样本学习：新的大规模基准、挑战与基线

Zekai Zhang, Qinghui Chen, Maomao Xiong, Shijiao Ding, Zhanzhi Su, Xinjie Yao, Yiming Sun, Cong Bai, Jinglin Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 针对工业场景中视觉语言模型应用难、数据稀缺的问题，提出大规模多模态工业开放数据集MMIO和精炼文本-视觉提示RTVP，实现零样本工业缺陷检测，在MMIO上达到SOTA。

Bridging Traditional Explainability Methods and Multimodal Multilingual Models: An XAI-Based Analysis

桥接传统可解释性方法与多模态多语言模型：基于XAI的分析

Paweł Pozorski, Jakub Muszyński, Maria Ganzha

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

AI总结 提出多模态Shapley值框架，结合频谱图引导的音素对齐（SGPA）预处理方法，实现文本与音频特征的可解释性归因，并开源计算包与可视化工具。

Comments Bachelor's thesis

MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models

MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体

Zhichao Yang, Yuanze Hu, Haojie Hao, Longkun Hao, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Gen Li, Lanqing Hong, Yihang Lou, Yan Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。

QuickLAP: Quick Language-Action Preference Learning for Semi-Autonomous Agents

QuickLAP: 为半自主代理快速语言-动作偏好学习

Jordan Abi Nader, David Lee, Nathaniel Dennler, Andreea Bobu

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

AI总结 本研究提出QuickLAP，一种融合物理和语言反馈的贝叶斯框架，用于实时推断奖励函数，通过大规模语言模型提取奖励特征注意力掩码和偏好偏移，从而在半自主驾驶模拟器中将奖励学习误差降低70%，并通过用户研究验证其可理解性和协作性。

EVA: Evolving Semantic Adversaries for Red-Teaming GUI Agents Against Environmental Injection Attacks

EVA: 针对环境注入攻击的红队GUI智能体的演化语义对抗方法

Yijie Lu, Manman Zhao, Tianjie Ju, Zihe Yan, Xinbei Ma, Yuan Guo, Daizong Ding, Gongshen Liu, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出EVA框架，通过演化语义对抗载荷攻击多模态大语言模型驱动的GUI智能体，揭示语义欺骗是攻击成功的关键，实现85%攻击成功率且快速收敛。

Comments Accepted by

PerceptUI: LLM Agents as Human-Aligned Synthetic Users for UI/UX Evaluation

PerceptUI: 用于UI/UX评估的与人类对齐的合成用户的LLM智能体

Nicolas Bougie, Xiaotong Ye, Gian Maria Marconi, Narimasa Watanabe

机构 * Woven by Toyota（丰田 woven） 纠错

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

AI总结 提出PerceptUI框架，通过对比反思微调和反思式提示进化，使多模态大语言模型能够模拟特定用户对界面问题的回答，实现与人类水平相当的UI/UX评估。

Do MLLMs Capture How Interfaces Guide User Behavior? A Benchmark for Multimodal UI/UX Design Understanding

多模态用户界面/用户体验设计理解的基准测试：MLLMs能否捕捉界面如何引导用户行为？

Jaehyun Jeon, Min Soo Kim, Jang Han Yoon, Sumin Shim, Yejin Choi, Hanbin Kim, Dae Hyun Kim, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； NC AI 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出WiserUI-Bench基准测试，用于评估多模态UI/UX设计对用户行为的影响，通过300对真实世界UI图像对和专家解读，发现MLLMs在理解UI/UX设计行为影响方面存在局限。

Comments ACL 2026 Main. Our code and dataset: https://github.com/jeochris/wiserui-bench

AgenticDiffusion: Agentic Diffusion-based Path Planning for Vision-Based UAV Navigation

AgenticDiffusion：基于智能体扩散的视觉无人机导航路径规划

Faryal Batool, Muhammad Ahsan Mustafa, Fawad Mehboob, Valerii Serpiva, Dzmitry Tsetserukou

机构 * University of Engineering and Technology, Lahore（拉合尔工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出AgenticDiffusion多视角无人机导航框架，结合语言引导推理、开放词汇目标定位、视觉扩散规划与NMPC，通过协调第一人称和俯视图提升室内导航效率，在40次真实实验中实现80%任务成功率。

DiTTo: Scalable Order-aware All-in-One Image Restoration Agent

DiTTo: 可扩展的排序感知全能图像修复智能体

Seungho Choi, Jihyong Oh

机构 * CMLab, Chung-Ang University（Chung-Ang 大学 CMLab） ； David S. Hippocampus Department of Computer Science Cranberry-Lemon University（Cranberry-Lemon 大学 计算机科学系 Hippocampus 教授） 纠错

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

AI总结 提出DiTTo框架，通过模拟器高效构建最优修复轨迹数据集，并采用排序感知对齐实现修复专家的即插即用扩展，在多退化图像修复中达到最优性能。

Comments Please visit our project page at https://cmlab-korea.github.io/DiTTo/

Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward

大型语言模型的智能体技能：架构、获取、安全与未来路径

Renjun Xu, Yang Yan

机构 * ReDiscovery Hangzhou China（杭州ReDiscovery研究院） ； Westlake University Hangzhou China（西交大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型智能体技能的研究，涵盖架构基础（如SKILL.md规范、渐进式上下文加载）、技能获取（强化学习、自主发现、组合合成）、大规模部署（计算机使用智能体栈、GUI接地）以及安全挑战（26.1%社区技能含漏洞），并提出技能信任与生命周期治理框架。

Comments Accepted by Agent Skills '26 Workshop at ACM Conference on AI and Agentic Systems 2026

Agent Skills Should Go Beyond Text: The Case for Visual Skills

Agent技能应超越文本：视觉技能的必要性

Binxiao Xu, Ruichuan An, Bocheng Zou, Hang Hua

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对现有技能学习方法仅存储文本经验导致视觉任务瓶颈的问题，提出多模态技能范式，结合文本逻辑与视觉支持，通过自动系统将经验转化为可复用的视觉技能，在GUI等视觉任务中显著优于纯文本技能。

WorldMemArena: Evaluating Multimodal Agent Memory Through Action-World Interaction

WorldMemArena: 通过动作-世界交互评估多模态智能体记忆

Chengzhi Liu, Yuzhe Yang, Sophia Xiao Pu, Yepeng Liu, Lin Long, Yichen Guo, Nuo Chen, Zhaotian Weng, Elena Kochkina, Simerjot Kaur, Charese Smiley, Xiaomo Liu, James Zou, Sheng Liu, Yuheng Bu, Songyou Peng, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； J.P. Morgan Chase（摩根大通） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出WorldMemArena基准，通过动作-世界交互循环的四阶段生命周期评估多模态智能体记忆，揭示现有方法在写入、维护、检索和使用中的失败点。

Comments 25 pages, 8 figures

AIGaitor: Privacy-preserving and cloud-free motion analysis for everyone, using edge computing

AIGaitor: 面向所有人的隐私保护与无云端运动分析——基于边缘计算

Lauhitya Reddy, Trisha M. Kesar, Hyeokhyen Kwon

机构 * Department of Biomedical Informatics, Emory University（埃默里大学生物医学信息学系） ； Department of Rehabilitation Medicine, Emory University（埃默里大学康复医学系） ； The Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Emory University and Georgia Institute of Technology（埃默里大学和佐治亚理工学院的Wallace H. Coulter生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 提出AIGaitor系统，在智能手机上利用边缘计算实现无标记单目运动捕捉与深度学习分析，解决成本、隐私和易用性问题。

Comments 18 pages 3 figures, 2 tables