grounding指的是基础训练，定位之类的意思，sft指的是监督微调，也就是用带有标签的数据集对与训练完毕的模型进行微调（因为是带标签的，所以叫监督）

ui理解能力分为两个部分：Static UI understanding，Dynamic UI understanding

其中Static UI understanding分为以下三种：

OCR：指的是识别图像中的文字

ui grounding：是确定ui元素位置的能力

UI_domain knowledge：是ui领域的知识，就是要明白红心是收藏之类的

Dynamic UI understanding则是模型理解某个按钮点击之后会发生什么的能力。因为GUI场景具备的user interaction特点，也就是界面的element是抽象的高级语义表示。例如一个三条横线的图标，其实是menu的表示，点击后会出现菜单的内容。

以上是有关ui agent训练目标的介绍（model需要具有以上提到的这些能力）

下面是cogagent项目的学习：

cogagent预训练的重点放在以下几个方面：

识别高分辨率图像中各种大小、方向和字体的文本的能力：这部分使用了一些开源数据集，并且加上了各种高斯模糊，图像颠倒翻转之类的狠活，提高模型鲁棒性。

图片中文本和object的定位能力：follow CogVLM，使用从LAION-115M中采样的40M图像的构建的自然场景数据集，该数据集将caption中的实体与bounding boxes相关联，以指示它们的位置。

对GUI图像（如网页）的专业理解能力：用两种任务训练该能力：

1. GUI Referring Expression Generation (REG)：其中模型的任务是基于屏幕截图中的指定区域为DOM（文档对象模型）元素生成HTML代码
2. GUI Referring Expression Comprehension (REC)：涉及为给定的DOM元素生成bbox

可以看到这个是最重要的能力。这两个任务使用的是构建的CCS400K（Common Crawl Screenshot 400K）数据集。这个数据集是通过从最新的Common Crawl数据中提取URL，然后捕获400000个网页截图而形成的。除了这些屏幕截图，还使用Playwright1编译了所有可见的DOM元素及其相应的渲染框，为数据集补充了1.4亿个REC和REG问答对。

除了数据集，训练项目的部份外，cog agent的模型结构也很有意思。为了处理高分辨率的截图，cog agent使用了这样的结构：

右边就是普通的vlm，使用的也是分辨率减小之后的截图，但是左边大有学问。左边使用了一个体量较小的vision encoder(cog agent团队使用的是0.3B的)然后把获取到的特征一层一层的用cross attention塞到右边的decoder部分里（不是一口气放进去的，一层一层放的）这样就可以使用到高分辨率的照片的特征还不用考虑tokens太多的问题。

OdysseyAgent学习：

就是之前做mutil app任务的时候看的样板论文，那些任务分类就是从这里来的。除此之外其主要贡献是提出了多app任务要记住模型之前干过什么，历史截图是什么，然后再将这些信息输入到LLM中去获取下一步操作。

Static UI understanding Data

UI场景下的开源数据集，主要分为Caption、QA和Grounding三个任务形式，也就是描述图像，你问我答，定位元素

以上是预训练需要达到的要求，接下来是sft的要求

Sequence execution：序列生成，与之前的Dynamic UI understanding只需要一步预测不同，这个要多步。

下面是一些数据集的调研：

我现在要看notion里面绪睿给出的预训练的dataset和监督微调的dataset，还要看OdysseyAgent、CogAgent