摘要
图形用户界面（GUI）智能体虽受益于多模态大模型，但在应用频繁更新背景下，如何在不忘旧任务的前提下适应新任务仍是难题。本文提出持续 GUI 学习（CGL）框架，利用强化学习抵御知识覆盖，动态平衡监督微调与强化训练。通过基于策略熵的比例调整机制及专用梯度手术策略，显式消除梯度冲突。此外，构建了 AndroidControl-CL 基准以评估持续学习性能，实验证明了该方法的有效性。
AI 推荐理由
论文核心解决 GUI Agent 的持续学习与自我适应问题，防止遗忘并提升新任务适应能力。
研究机构
哈尔滨工业大学
华为诺亚方舟实验室
University College Dublin
北京大学
论文信息