主要观点总结
OmniParser V2将屏幕截图转换为结构化元素，帮助LLM理解和操作GUI。它在检测小图标和推理速度上有显著提升，延迟降低60%。OmniParser通过与LLM结合，在多个基准测试中表现优异。V2版本通过采用更大规模的数据进行训练，提高了识别准确率并加快了推理速度。同时，OmniParser与多种LLM结合使用，实现屏幕理解、目标对齐、行动规划和执行等功能。研究人员通过使用负责任AI数据训练图标描述模型和使用微软威胁建模工具进行威胁模型分析，以缓解潜在风险。
关键观点总结
关键观点1: OmniParser V2的主要功能
OmniParser V2可将屏幕截图转换为结构化元素，帮助LLM理解和操作GUI。它在检测小图标和推理速度上有显著提升，延迟降低60%。
关键观点2: OmniParser V2的提升
与V1相比，OmniParser V2在检测更小的可交互元素方面达到了更高的准确率，同时推理速度更快。它采用了更大规模的数据进行训练，包括交互元素检测数据和图标功能描述数据。
关键观点3: OmniParser与多种LLM的结合使用
OmniParser与多种最先进的LLM结合使用，包括OpenAI、DeepSeek、Qwen和Anthropic，实现屏幕理解、目标对齐、行动规划和执行等功能。
关键观点4: 风险缓解措施
研究人员通过使用负责任AI数据训练图标描述模型和使用微软威胁建模工具进行威胁模型分析，以缓解潜在风险。
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新智元报道 编辑：LRST 【新智元导读】 OmniParser V2可将屏幕截图转换为结构化元素，帮助LLM理解和操作GUI；在检测小图标和推理速度上显著提升，延迟降低60%，与多种LLM结合后表现优异。 图形用户界面（GUI）自动化需要智能体具备理解和交互用户屏幕的能力。 然而，使用通用大型语言模型（LLM）作为GUI智能体仍然存在难点：1）如何可靠地识别用户界面中的可交互图标，以及 2）理解截图中各种元素的语义，并准确地将预期的操作与屏幕上的相应区域关联起来。 OmniParser通过将UI截图从像素空间「token化」为LLM可解释的结构化元素，弥合了这一差距，使得LLM能够在一组已解析的可交互元素基础上进行基于检索的下一步动作预测。 代码: https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master 模型: https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0 Demo：https://huggingface.co/spaces/m
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