3,583 papers
arXiv:2512.01979 73 1 дек. 2025 г. PRO

Chain-of-Ground: итеративное уточнение с визуальной обратной связью

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Модели плохо попадают в точные координаты GUI-элементов с первого раза — промахиваются на 20-50 пикселей, особенно на плотных интерфейсах с десятками мелких кнопок. Chain-of-Ground решает это через пошаговую корректировку: модель делает первое предположение, видит своё предсказание, уточняет. Фишка: вместо абсолютной локализации («найди кнопку на всём экране») модель работает с относительной корректировкой («твоё прошлое предсказание — красная метка, цель чуть правее»). Визуальная метка работает как якорная точка — модель понимает где промахнулась, и корректирует относительно этого места. Точность растёт на 5-7% за два шага, особенно на мелких элементах и похожих иконках.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с