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這項由美團公司曾志雄、黃京等研究人員主導的突破性研究于2025年8月發(fā)表，研究成果名為"UItron: Foundational GUI Agent with Advanced Perception and Planning"。有興趣深入了解的讀者可以通過項目地址 https://github.com/UITron-hub/UItron 獲取更多詳細信息和代碼實現(xiàn)。

想象一下，如果你的電腦和手機能夠像人類一樣"看懂"屏幕上的內容，并且能夠自動幫你完成各種操作任務，那會是什么樣的體驗？美團的研究團隊就實現(xiàn)了這樣一個令人驚嘆的AI助手系統(tǒng)。這個被稱為UItron的系統(tǒng)，就像是給計算機裝上了一雙能夠理解屏幕內容的"眼睛"和一雙能夠精確操作的"手"。

這項研究解決了一個我們日常生活中經常遇到但從未深思的問題：為什么計算機不能像人類一樣直觀地理解屏幕上的內容并進行操作？當我們使用手機或電腦時，我們的眼睛能夠快速識別按鈕、文本、圖標的位置和功能，然后我們的手指或鼠標能夠精確地點擊、滑動、輸入。但對于傳統(tǒng)的計算機程序來說，這個看似簡單的過程卻極其復雜。

研究團隊面臨的核心挑戰(zhàn)就像是教一個從未見過世界的機器人如何在一個完全陌生的環(huán)境中導航和工作。這個機器人不僅需要"看懂"眼前的景象，還要理解每個物品的用途，并且能夠制定合理的行動計劃來完成復雜的任務。更具挑戰(zhàn)性的是，這個機器人還需要在中文環(huán)境中同樣出色地工作，而此前的大多數(shù)系統(tǒng)在處理中文應用時表現(xiàn)都不夠理想。

UItron的創(chuàng)新之處在于它采用了一種全新的"三段式訓練法"，就像培養(yǎng)一個萬能助手一樣。首先教會它基本的"視覺理解能力"，讓它能夠準確識別屏幕上的各種元素；然后訓練它的"規(guī)劃決策能力"，讓它知道應該采取什么行動；最后通過"強化學習"讓它在實際操作中不斷改進和完善。研究團隊還特別針對中文應用場景收集了超過一百萬步的操作軌跡數(shù)據(jù)，涵蓋了最受歡迎的100個中文應用程序。

一、突破性的"三段式"訓練體系：從零開始培養(yǎng)AI助手

UItron的訓練過程就像培養(yǎng)一個從零開始學習的學徒工匠。這個過程分為三個遞進的階段，每個階段都有其特定的學習目標和訓練重點。

第一個階段是"感知訓練"，就像教會一個孩子認識世界中的各種物品。在這個階段，系統(tǒng)需要學會識別屏幕上的各種元素，包括按鈕、文本框、圖標、菜單等。這個過程類似于我們教孩子認識"這是蘋果"、"那是汽車"一樣，系統(tǒng)需要學會區(qū)分"這是一個可點擊的按鈕"、"那是一個可以輸入文字的框"。研究團隊收集了大量的屏幕截圖和標注信息，涵蓋了手機、電腦、網頁等各種界面場景。

為了讓訓練更加高效，研究團隊采用了一種巧妙的"多輪對話"訓練方式。傳統(tǒng)的訓練方法是針對每個屏幕截圖單獨進行訓練，但研究團隊發(fā)現(xiàn)，同一個屏幕上往往包含多個可操作的元素。因此，他們將同一張截圖的多個問題和答案組織成一個完整的對話序列，這樣不僅節(jié)省了計算資源，還提高了系統(tǒng)對復雜界面的理解能力。

第二個階段是"規(guī)劃訓練"，這就像教會學徒如何制定工作計劃。在這個階段，系統(tǒng)需要學會根據(jù)當前的屏幕狀態(tài)和歷史操作記錄，決定下一步應該采取什么行動。這個過程比單純的識別更加復雜，因為它需要系統(tǒng)具備邏輯推理能力。

研究團隊在這個階段引入了一個創(chuàng)新的概念叫做"回溯規(guī)劃"。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)只會根據(jù)當前狀態(tài)決定下一步行動，就像一個只看眼前路的行人。但UItron不僅能夠向前規(guī)劃，還能夠回顧之前的操作步驟，理解"我是怎么走到這一步的"。這種能力讓系統(tǒng)能夠更好地理解整個任務的上下文，做出更加合理的決策。

另外，研究團隊還設計了多層次的推理格式。簡單的任務只需要直接輸出行動指令，復雜一些的任務需要先進行思考分析，而最復雜的任務還需要觀察和分析屏幕變化。這種分層設計讓系統(tǒng)能夠根據(jù)任務復雜程度調整自己的思考深度，既保證了效率又確保了準確性。

第三個階段是"強化學習訓練"，這就像讓學徒在實際工作中不斷練習和改進。在前兩個階段，系統(tǒng)主要是通過模仿人類的操作記錄來學習，但在這個階段，系統(tǒng)需要在真實的環(huán)境中自主探索和學習。

研究團隊設計了一個"課程式強化學習"框架，就像給學生安排從易到難的練習題。系統(tǒng)首先在相對簡單的離線環(huán)境中練習，這里有明確的正確答案和即時的反饋。當系統(tǒng)在簡單任務上表現(xiàn)穩(wěn)定后，再讓它挑戰(zhàn)更復雜的在線環(huán)境，這里系統(tǒng)需要完全自主地探索和試錯。

為了確保訓練質量，研究團隊還開發(fā)了一套嚴格的評估機制。他們使用多個不同的AI模型來評判系統(tǒng)的操作是否正確，只有當多個評估模型一致認為操作成功時，這個操作記錄才會被用于進一步的訓練。這種"多重驗證"的方法大大提高了訓練數(shù)據(jù)的可靠性。

二、精心設計的數(shù)據(jù)工程：構建AI助手的知識寶庫

數(shù)據(jù)對于AI系統(tǒng)來說就像是營養(yǎng)對于人體一樣重要。UItron的成功很大程度上歸功于研究團隊在數(shù)據(jù)工程方面的精心設計和大量投入。他們不僅收集了數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，更重要的是確保了數(shù)據(jù)的質量和多樣性。

在感知數(shù)據(jù)方面，研究團隊就像是在建造一個巨大的"視覺詞典"。他們收集了來自各種平臺的屏幕截圖，包括手機應用、電腦軟件、網頁界面等。但僅僅收集截圖是不夠的，他們還需要為每張截圖標注詳細的信息，標明每個界面元素的位置、功能和含義。

為了提高數(shù)據(jù)利用效率，研究團隊采用了"統(tǒng)一格式化"的處理方式。由于不同來源的數(shù)據(jù)往往使用不同的標注格式和術語，研究團隊將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉換為標準格式。這個過程就像是把來自不同地方的方言統(tǒng)一翻譯成普通話，讓系統(tǒng)能夠更好地理解和學習。

在規(guī)劃數(shù)據(jù)方面，研究團隊面臨的挑戰(zhàn)是如何收集高質量的操作序列數(shù)據(jù)。人工標注這種數(shù)據(jù)非常耗時且成本高昂，因此他們開發(fā)了一套半自動化的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。這個系統(tǒng)能夠自動記錄人類用戶的操作過程，包括屏幕截圖、點擊位置、輸入內容等，然后通過智能化的方式整理成結構化的訓練數(shù)據(jù)。

研究團隊還引入了"思考格式"訓練數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的訓練數(shù)據(jù)只包含"看到什么"和"做什么"，但UItron的訓練數(shù)據(jù)還包含了"為什么這么做"的思考過程。系統(tǒng)在輸出操作指令之前，會先輸出一段思考分析，解釋為什么選擇這個操作。這種設計讓系統(tǒng)的決策過程更加透明，也有助于提高決策的準確性。

為了解決訓練數(shù)據(jù)稀缺的問題，研究團隊還開發(fā)了一套"軌跡蒸餾"技術。他們利用現(xiàn)有的優(yōu)秀AI模型在模擬環(huán)境中執(zhí)行任務，記錄下這些執(zhí)行過程，然后對這些記錄進行篩選和優(yōu)化，最終形成高質量的訓練數(shù)據(jù)。這個過程就像是讓一個經驗豐富的師傅演示操作過程，然后讓學徒觀察學習。

在中文數(shù)據(jù)方面，研究團隊投入了大量精力進行人工標注。他們組織了專門的標注團隊，針對中國最受歡迎的100個移動應用進行了詳細的操作記錄。這些應用覆蓋了社交、辦公、娛樂、購物等各個領域，總共收集了超過一百萬步的操作軌跡。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且質量很高，為UItron在中文環(huán)境下的出色表現(xiàn)奠定了堅實基礎。

三、創(chuàng)新的交互基礎設施：搭建AI與現(xiàn)實世界的橋梁

UItron的成功不僅在于算法的先進，更在于研究團隊構建了一套完整的交互基礎設施。這套基礎設施就像是為AI助手建造了一個能夠與現(xiàn)實世界無縫連接的操作平臺。

在手機端，研究團隊開發(fā)了一套基于Android的云端真機環(huán)境。這套系統(tǒng)能夠遠程控制真實的Android設備，用戶可以通過網頁瀏覽器實時觀看手機屏幕，并且能夠發(fā)送點擊、滑動、輸入等操作指令。整個系統(tǒng)采用了服務器-代理的架構設計，服務器端負責處理用戶界面和設備調度，而代理端負責管理具體的手機設備。

這套手機交互系統(tǒng)的核心技術包括三個組件。Scrcpy負責將手機屏幕內容實時傳輸?shù)綖g覽器，就像是為手機安裝了一個遠程監(jiān)視器。Phone-server則負責將瀏覽器中的用戶操作轉換為手機能夠理解的觸控指令，相當于一個智能的翻譯器。Device-agent則是設備管理中心，整合前兩個組件的功能，并提供標準的HTTP接口供外部系統(tǒng)調用。

在電腦端，研究團隊采用了開源的OSWorld環(huán)境作為基礎平臺。OSWorld是一個專門為多模態(tài)AI代理設計的真實計算機環(huán)境，支持無限制的鍵盤和鼠標操作。這個環(huán)境能夠在Ubuntu、Windows、macOS等主要操作系統(tǒng)上運行，為AI代理提供了一個真實的計算機操作環(huán)境。

OSWorld環(huán)境的優(yōu)勢在于它能夠支持開放式的計算機任務執(zhí)行。傳統(tǒng)的模擬環(huán)境往往只能處理預定義的任務類型，但OSWorld能夠處理從圖像瀏覽、軟件功能整合到編程開發(fā)等各種真實的計算機任務。這種開放性為AI代理提供了一個接近真實使用場景的訓練和測試環(huán)境。

更重要的是，這套交互基礎設施不僅支持數(shù)據(jù)收集，還支持在線強化學習。在傳統(tǒng)的AI訓練過程中，系統(tǒng)只能從歷史數(shù)據(jù)中學習，無法在真實環(huán)境中試錯和改進。但UItron的交互基礎設施讓系統(tǒng)能夠在真實環(huán)境中執(zhí)行操作，觀察結果，并根據(jù)反饋調整策略。

整個基礎設施的設計充分考慮了實用性和可擴展性。系統(tǒng)支持多設備并發(fā)操作，能夠同時管理多臺手機和電腦設備。所有的操作記錄都會被自動保存，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型改進提供支持。同時，系統(tǒng)還提供了豐富的API接口，方便研究人員和開發(fā)者集成和擴展功能。

研究團隊在構建這套基礎設施時還特別關注了穩(wěn)定性和可靠性。他們采用了WebSocket進行實時通信，使用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲設備和用戶數(shù)據(jù)，并且實現(xiàn)了自動故障恢復機制。這些技術保障讓系統(tǒng)能夠長期穩(wěn)定運行，為大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集和模型訓練提供了可靠的支撐。

四、卓越的性能表現(xiàn)：在各項測試中展現(xiàn)超強實力

UItron在各種標準測試中的表現(xiàn)就像是一個在多個項目上都獲得金牌的全能運動員。研究團隊通過大量的對比實驗證明了UItron在GUI理解和操作方面的卓越能力。

在基礎的視覺理解測試中，UItron展現(xiàn)出了令人印象深刻的性能。在VisualWebBench這個綜合性的網頁理解測試中，UItron-72B在元素定位任務上達到了96.37%的準確率，在動作定位任務上達到了94.17%的準確率。這些數(shù)字的意義就像是說，如果給UItron一張網頁截圖并要求它找到"登錄按鈕"，它幾乎每次都能準確指出按鈕的位置。

在更復雜的跨平臺定位測試中，UItron同樣表現(xiàn)出色。ScreenSpot測試覆蓋了手機、電腦、網頁等多種平臺，要求系統(tǒng)能夠在不同類型的界面中準確定位指定元素。UItron-72B在這項測試中達到了90.3%的綜合準確率，顯著超過了其他同類系統(tǒng)。

特別值得注意的是UItron在移動設備操作任務上的表現(xiàn)。在AndroidControl測試中，這個測試評估系統(tǒng)在真實Android設備上執(zhí)行復雜任務的能力，UItron-72B在高難度設置下達到了92.4%的成功率。這意味著如果你給UItron一個復雜的任務，比如"在某個應用中修改特定的設置選項"，它幾乎每次都能成功完成。

在跨應用導航測試中，UItron面臨的挑戰(zhàn)就像是讓一個人在完全陌生的城市中使用多種不同的交通工具到達目的地。GUI-Odyssey測試要求系統(tǒng)在多個不同的應用之間切換并完成復雜的任務序列。雖然這是一個極具挑戰(zhàn)性的測試，UItron仍然取得了令人滿意的結果，證明了它在復雜場景下的適應能力。

在電腦操作任務方面，OSWorld測試要求系統(tǒng)在真實的電腦環(huán)境中完成各種任務，從文件管理到軟件操作等。UItron-72B在這項測試中達到了24.9%的任務成功率。雖然這個數(shù)字看起來不如手機操作那么高，但考慮到電腦操作的復雜性和任務的開放性，這個結果已經非常令人鼓舞。電腦操作比手機操作復雜得多，因為電腦上的任務往往涉及多個應用程序的協(xié)調使用，而且操作步驟更長、變數(shù)更多。

五、中文應用場景的重大突破：讓AI真正理解中國用戶的需求

UItron在中文應用場景上的表現(xiàn)可以說是這項研究最令人興奮的亮點之一。此前的大多數(shù)GUI操作系統(tǒng)都主要針對英文環(huán)境設計，在處理中文應用時往往表現(xiàn)不佳。UItron的出現(xiàn)徹底改變了這種局面。

為了驗證UItron在中文環(huán)境下的能力，研究團隊構建了一套專門的評估體系。他們從中國最受歡迎的應用程序中選擇了具有代表性的任務，涵蓋了社交、購物、娛樂、辦公等各個方面。這些任務不僅在語言上使用中文，在交互設計上也體現(xiàn)了中國用戶的使用習慣。

在離線評估中，UItron-72B達到了84.1%的單步操作成功率和47.4%的任務完成率。這些數(shù)字的含義是，如果你給UItron一個中文應用的截圖并要求它執(zhí)行某個操作，它有超過84%的概率能夠正確執(zhí)行。而對于完整的任務序列，比如"在某個購物應用中搜索商品并加入購物車"，它有將近一半的概率能夠完全正確地完成整個流程。

更令人驚喜的是UItron在在線環(huán)境中的表現(xiàn)。在真實的Android設備上執(zhí)行中文應用任務時，UItron-72B達到了54.1%的任務成功率。這個結果不僅大幅超過了其他系統(tǒng)，而且有趣的是，在線環(huán)境的成功率竟然比離線環(huán)境更高。

這種現(xiàn)象的原因很有意思。在離線環(huán)境中，系統(tǒng)必須嚴格按照預定的操作序列執(zhí)行，任何一步出錯都會導致任務失敗。但在在線環(huán)境中，系統(tǒng)有更多的探索空間。如果某一步操作出現(xiàn)偏差，系統(tǒng)可以嘗試其他方法或者回到之前的狀態(tài)重新開始。這種容錯能力讓系統(tǒng)在真實使用場景中表現(xiàn)得更加穩(wěn)定。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，UItron在中文環(huán)境中成功的關鍵在于它學會了中文應用的特有交互模式。中文應用往往在界面設計、交互邏輯、功能組織等方面與英文應用存在顯著差異。比如，中文應用更喜歡使用底部導航欄、更頻繁地使用彈窗提示、更復雜的層級結構等。UItron通過大量的中文應用數(shù)據(jù)訓練，很好地掌握了這些特有模式。

另一個重要發(fā)現(xiàn)是UItron在處理中文文本理解方面的能力。中文的語言特點與英文差異很大，不僅在字符形態(tài)上不同，在語義理解上也更加復雜。UItron能夠準確理解中文界面中的各種文本內容，包括按鈕標簽、菜單選項、提示信息等，并且能夠根據(jù)這些文本內容做出正確的操作決策。

研究團隊還特別測試了UItron在不同類型中文應用中的表現(xiàn)。結果顯示，UItron在社交類應用中的表現(xiàn)最為出色，這可能是因為社交應用的交互模式相對標準化。在電商類應用中，UItron也表現(xiàn)良好，能夠處理復雜的商品搜索、篩選、購買流程。在工具類應用中，UItron的表現(xiàn)稍微遜色一些，但仍然達到了實用的水平。

六、技術創(chuàng)新的深層機理：解密UItron成功的關鍵要素

UItron之所以能夠取得如此出色的性能，背后有著深層的技術創(chuàng)新邏輯。這些創(chuàng)新就像是精密齒輪系統(tǒng)中的關鍵組件，每個部分都發(fā)揮著不可替代的作用。

首先是數(shù)據(jù)工程策略的創(chuàng)新。傳統(tǒng)的GUI操作系統(tǒng)往往只使用單一類型的訓練數(shù)據(jù)，但UItron采用了"多源數(shù)據(jù)融合"的策略。系統(tǒng)不僅學習具體的操作任務數(shù)據(jù)，還學習基礎的視覺理解數(shù)據(jù)，甚至包括通用的多模態(tài)數(shù)據(jù)。這種做法就像是讓一個學生不僅學習專業(yè)課程，還要學習基礎的語文、數(shù)學、邏輯思維等。這種全面的學習讓系統(tǒng)具備了更加扎實的基礎能力。

研究團隊特別強調了"統(tǒng)一格式化"的重要性。由于不同來源的數(shù)據(jù)使用不同的標注格式，如果直接混合使用會導致系統(tǒng)學習混亂。UItron將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉換為標準格式，這個過程需要大量的工程工作，但效果顯著。統(tǒng)一格式讓系統(tǒng)能夠更好地利用不同來源數(shù)據(jù)之間的協(xié)同效應。

在模型架構方面，UItron基于Qwen2.5-VL模型進行改進。這個選擇很有戰(zhàn)略意義，因為Qwen2.5-VL本身就具備強大的視覺理解能力和中文處理能力。UItron在這個基礎上針對GUI場景進行了專門的優(yōu)化，包括對高分辨率圖像的處理、對精確坐標定位的支持等。

"回溯規(guī)劃"是UItron的另一個重要創(chuàng)新。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)在做決策時只考慮當前狀態(tài)，但UItron還會考慮"我是怎么到達當前狀態(tài)的"。這種能力讓系統(tǒng)能夠更好地理解整個任務的上下文，避免出現(xiàn)前后矛盾的操作。實現(xiàn)這個功能需要在訓練數(shù)據(jù)中加入歷史操作信息，并且設計特殊的網絡結構來處理這些序列信息。

強化學習框架的設計也很巧妙。研究團隊采用了"課程式學習"的方法，先讓系統(tǒng)在簡單的環(huán)境中練習，再逐漸增加難度。這種做法模仿了人類學習的過程，避免了直接在復雜環(huán)境中訓練可能導致的學習困難。同時，他們使用了"組相對策略優(yōu)化"算法，這個算法能夠更好地處理多候選答案的比較和優(yōu)化。

在獎勵機制設計上，研究團隊解決了一個重要的技術難題。在強化學習中，設計合適的獎勵函數(shù)非常關鍵，但GUI操作任務的成功與否往往難以用簡單的數(shù)值來衡量。研究團隊使用多個AI模型進行"投票"來判斷任務是否成功，只有當多個模型一致認為成功時才給予正獎勵。這種方法提高了獎勵信號的可靠性。

七、實用價值與未來展望：開啟人機交互的新時代

UItron的研究成果不僅僅是一項學術突破，更是一個可能改變我們日常生活的實用技術。這項技術的價值就像是為人機交互領域開啟了一扇通往未來的大門。

在個人用戶層面，UItron可以成為一個強大的數(shù)字助手。用戶可以用自然語言描述想要完成的任務，UItron能夠自動在相應的應用中執(zhí)行操作。比如，用戶可以說"幫我在購物應用中找到價格在200元以下的運動鞋"，UItron就能自動打開購物應用、搜索相關商品、應用價格篩選條件，并把結果展示給用戶。

對于企業(yè)用戶來說，UItron可以大大提高工作效率。許多重復性的計算機操作任務，比如數(shù)據(jù)錄入、報表生成、系統(tǒng)操作等，都可以由UItron自動完成。這不僅節(jié)省了人力成本，還減少了人為錯誤的發(fā)生。一些企業(yè)已經開始探索將類似技術應用到客服、數(shù)據(jù)處理、測試等場景中。

在軟件測試領域，UItron展現(xiàn)出了巨大的應用潛力。傳統(tǒng)的軟件測試往往需要測試人員手動執(zhí)行大量的重復操作，既耗時又容易出錯。UItron可以自動執(zhí)行復雜的測試用例，覆蓋各種操作路徑和邊界條件，大大提高測試效率和覆蓋率。

對于有特殊需求的用戶群體，UItron也具有重要意義。比如視力障礙用戶、運動障礙用戶等，傳統(tǒng)的圖形界面操作對他們來說可能存在困難。UItron可以通過語音指令來操作各種應用，為這些用戶群體提供更好的數(shù)字化體驗。

從技術發(fā)展的角度來看，UItron代表了GUI操作技術的一個重要里程碑，但這只是一個開始。研究團隊已經在論文中指出了幾個重要的發(fā)展方向。

首先是多代理協(xié)作的探索。目前的UItron主要是單一代理執(zhí)行任務，但復雜的任務往往需要多個專門化的代理協(xié)作完成。比如，一個代理負責信息收集，另一個代理負責決策制定，第三個代理負責具體執(zhí)行。這種分工協(xié)作的模式可能會帶來更高的效率和更好的表現(xiàn)。

其次是跨模態(tài)能力的增強。目前的UItron主要處理視覺和文本信息，但未來可能需要處理音頻、視頻等多種類型的信息。比如，在視頻會議應用中，系統(tǒng)不僅需要理解界面布局，還需要理解語音內容、視頻畫面等。

另一個重要方向是從2D數(shù)字世界向3D物理世界的擴展。目前的GUI操作主要限于屏幕界面，但隨著AR、VR技術的發(fā)展，以及機器人技術的進步，未來的"GUI操作"可能需要處理三維空間中的交互任務。

研究團隊還特別提到了一個有趣的觀察：當前的系統(tǒng)在"思考"和"行動"之間有時會出現(xiàn)不一致的情況。系統(tǒng)可能會分析出一個合理的行動方案，但最終執(zhí)行的操作卻不完全匹配這個分析。這個問題反映了AI系統(tǒng)內部推理過程的復雜性，也為未來的研究提供了重要方向。

說到底，UItron的意義不僅在于它當前能做什么，更在于它為未來的人機交互指明了方向。它證明了AI系統(tǒng)可以像人類一樣理解和操作復雜的圖形界面，這為構建更加智能、更加人性化的數(shù)字助手奠定了基礎。隨著技術的不斷發(fā)展，我們有理由期待一個更加智能、更加便利的數(shù)字化未來。

Q&A

Q1：UItron是什么？它能做什么？

A：UItron是由美團研究團隊開發(fā)的一個AI助手系統(tǒng)，它能夠像人類一樣"看懂"電腦和手機屏幕上的內容，并自動執(zhí)行各種操作任務。比如在手機應用中搜索商品、修改設置、發(fā)送消息等復雜操作，UItron都能通過理解屏幕內容自動完成，就像有一個智能助手在幫你操作設備。

Q2：UItron在中文應用上的表現(xiàn)如何？

A：UItron在中文應用場景上表現(xiàn)特別出色，這是它相比其他同類系統(tǒng)的一大優(yōu)勢。在真實的中文Android應用測試中，UItron能達到54.1%的任務成功率，大幅超越其他系統(tǒng)。它收集了超過一百萬步的中文應用操作數(shù)據(jù)，涵蓋了最受歡迎的100個中文應用，因此能很好地理解中文界面和中國用戶的操作習慣。

Q3：普通用戶什么時候能使用UItron？

A：目前UItron還是一個研究項目，主要面向研究人員和開發(fā)者開放。美團團隊已經在GitHub上公布了相關代碼和技術細節(jié)，但還沒有推出面向普通消費者的產品。不過考慮到這項技術的實用價值，預計不久的將來可能會有基于這項技術的商業(yè)化產品出現(xiàn)，讓普通用戶也能體驗到AI助手的便利。