针对当前GUI数据集缺少犯错和纠错数据的问题，GUI-Reflection设计了一个自动化反思纠错数据生成管道。该方法从已有成功轨迹中自动构造出“带错轨迹”与“纠错行为■★★◆★”◆■★，实现数据维度上的“反思注入◆★◆◆”。具体包括：

　　GUI-Reflection为端到端多模态 GUI 智能体注入了全新的“自我反思”能力。从预训练、离线微调到在线交互，它系统性地打通了“犯错—反思—修正◆★■★◆”的认知闭环◆★■★，使模型在面对真实环境中的不确定性时，能够更加鲁棒、灵活地应对各种突发状况。

　　游戏内置丰富的社交系统，玩家可以与其他玩家组成联盟，共同对抗强敌■◆，体验多人合作的乐趣■◆★，增加了游戏的可玩性和趣味性。

　　端到端多模态GUI智能体有了“自我反思■◆★■★◆”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection◆◆★★。

　　为了进一步提升模型在真实环境中的适应能力，GUI-Reflection构建了一个分布式安卓模拟环境，涵盖11个app和 215 个任务模板，支持高并发交互。基于此环境◆■★■，GUI-Reflection设计了一种自动化迭代式在线反思调优算法：

　　然而，当前端到端GUI多智能体的训练范式仍存在明显的瓶颈◆★★：当前模型往往使用几乎完美的离线演示轨迹进行训练，使得模型缺乏反思和改正自身错误的能力★◆◆，并进一步限制了通过在线强化学习激发和提升能力的可能◆◆★。

　　成功轨迹将被细粒度验证，仅保留每一步的有效执行；失败轨迹则被自动定位错误步骤，并为该步骤自动生成前向修正（Pre-Error Correction）与后向反思（Post-Error Reflection）操作。

　　1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示■■◆，现在会自动打开道果宝箱，方便祖师快捷获取

　　GUI-Reflection的核心思想是在智能体的各个训练阶段引入“反思与纠错”机制，这一机制贯穿预训练、监督微调和在线训练全过程，模拟了人类“犯错→反思→重试★★★■◆■”的认知过程。

　　4、弟子个性化塑造突出★◆★■★■，每个弟子都有自己独特的故事和特点◆■■，增加了游戏的趣味性和可玩性。

　　是一款模拟经营策略游戏，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验■◆★。该游戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入游戏场景，为玩家带来极致的视觉享受■■★◆，让您沉浸其中，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中◆■■◆■★，玩家将扮演一位祖师，开宗立派★◆★◆，培养一众有趣的弟子■■，帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性■◆◆■◆，个性迥异，让您体验到千奇百怪的修仙生活。

　　Action Verification（动作验证）◆■★■■★：判断某一步操作是否达成了预期目标，训练模型识别执行偏差。Action Reversal（动作回滚）：学习如何撤销错误操作，回退到正确的任务路径◆★★。Mistake-Informed Reattempt（基于错误的再尝试）：在明确过去错误的前提下，生成新的、改进的操作策略。

　　除了培养弟子和建设仙门外◆■，游戏还包含了炼丹◆◆★◆、炼器★◆■◆◆、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。

　　GUI预训练阶段：提出GUI-Reflection Task Suite任务套件◆◆, 将反思纠错能力进一步分解◆◆■，让模型在预训练阶段框架让模型初步接触反思类任务■■★★，为后续打下基础。离线监督微调阶段：构建自动化数据管道，从已有离线无错轨迹中构建带有反思和纠错的行为数据，让模型成功习得反思纠错行为■◆。在线训练阶段■★◆◆★★：搭建分布式移动端GUI学习环境，并设计迭代式反思反馈调优算法，让模型在与真实环境交互中进一步提升相关能力■★◆★◆★。

　　整个数据增强过程无需人工标注◆◆■◆★，使得GUI模型在离线微调阶段习得了有效的反思行为。

　　随着多模态大模型的发展，端到端GUI智能体在手机★◆、电脑等设备上的自动化任务中展示出巨大潜力★★■。它们能够看懂设备屏幕，模拟人类去点击按钮、输入文本，从而完成复杂的任务◆■★。

　　现有GUI预训练多聚焦于界面理解和操作感知，而忽视了反思相关的原生能力构建◆◆★◆◆★。GUI-Reflection 首次提出专为反思设计的GUI-Reflection Task Suite，包含三类关键任务◆★◆◆◆：

　　1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示，现在休赛期购买投资时◆■■◆■，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示

　　1★■■.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则★◆，现在任何时候都可以调整防守阵容

　　通用大模型（如 GPT-4o、Gemini）在GUI任务中具备不错的原生反思能力，能够初步识别错误并进行合理推理；小规模开源模型在这方面能力明显不足★■★◆■★，尤其在面对失败操作时难以自我修复■◆★★★■；更关键的是，现有的标准GUI预训练流程，反而会削弱模型原本具备的反思能力

　　GUI-Relection-8B模型在AndroidWorld基准中也实现了 34◆■★.5% 的成功率◆■◆，证明了GUI-Reflection框架的有效性。这一系列结果充分表明■◆◆◆★★：在多个训练阶段显式引入反思机制，是提升GUI智能体能力的关键路径★★■■，而不仅仅依赖大规模演示数据或强模型本身。

　　GUI-Reflection 是一个贯穿训练全过程的框架，旨在系统性地赋予多模态GUI智能体以“自我反思与纠错★◆◆■■◆”的能力。该框架由三大关键阶段组成，分别对应模型能力的认知启发、行为习得与交互强化：

　　与此同时，金沙怎么玩电视版下载还拥有独特的挂机机制，您可以将游戏放置在后台，解放双手■◆◆★★，让弟子们自动修炼、渡劫，贴心呵护您的修仙门派◆◆■■■。宗门地产建设也是游戏的重要内容，您可以自由摆放，打造属于自己的修仙宗门，创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木◆■■◆★◆，处处充满着古韵仙风◆■，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

　　通过多轮训练迭代与动态采样策略■■■，模型逐步优化其容错率、恢复能力与复杂规划水平。

　　玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园，创造仙门人的理想世界。

　　当在预训练阶段引入反思导向任务数据，即使是较小规模的模型◆■，也能显著提升其在反思相关任务中的表现◆■◆★，甚至达到接近闭源大模型的水平★■。

　　3、挂机系统的设置贴心实用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣。

　　2、画面精美，场景设计唯美★★，让玩家沉浸其中，感受到了修仙世界的奇幻美感。

　　目标扰动生成错误行为★■◆：通过修改原始任务目标，使模型原本的动作在新目标下变成“错误”动作，并构建对应的反思错误行为数据◆◆★。行为插入模拟失误◆◆★◆：向成功轨迹中插入无效操作★■★◆，让模型对无效错误操作做出反思并尝试新的正确操作★★■◆。

　　游戏的画面精致细腻◆■★，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境，感受到修仙之美。

　　这些任务将复杂的反思行为分解为更细粒度的认知能力，使模型在预训练阶段即具备初步的★◆■■★◆“反思意识”★◆■★◆★。

　　在离线监督微调阶段引入反思类数据■■◆★，可以显著提升模型的任务完成表现★★★◆◆；进一步结合在线反思调优算法进行训练，模型的成功率持续提升★★■，表现出更强的泛化能力与稳定性。