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落地场景微调
您好，感谢你们开源 CogAgent，它在多模态 UI 理解任务中表现非常出色！
我正在将 CogAgent 应用于移动端 App 自动化测试场景，但在实际使用中发现了一些问题：
- 会误点击不可交互的元素（如灰化/禁用状态的按钮）
- 输入框的边界框识别范围过大或不精确
- 无法判断何时应该滑动而非点击（例如目标元素不在当前页面时）
为了提升模型在我们业务场景中的表现，我计划基于特定数据集进行微调。但在准备过程中遇到了以下几个问题，希望能得到一些建议：
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数据收集效率低，尤其是边界框标注困难 目前缺乏高效的标注工具来精确标注 UI 元素（包括文本、坐标、是否可点击等）。请问是否有推荐的标注工具或工作流？例如支持移动端截图标注、可导出为 CogAgent 微调格式的工具？
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微调数据量有限，当前仅积累 20–30 条高质量样本
- 这样的数据量是否足以带来有效提升？
- 对于小样本场景，是否有推荐的策略？
- 针对 UI 导航类任务（如点击、滑动、输入），是否有推荐的最小数据量或训练实践？
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如何在提升领域性能的同时，保留模型的通用能力？ 我们希望在优化App 测试表现的同时，不破坏 CogAgent 原有的通用 UI 理解能力。是否有推荐的微调策略或配置？
使用25条数据去做Lora微调，模型并未遵从user用户输入中的指令，输出像是乱说的
推理数据如下：
{"response": "Action: 点击屏幕底部中间的红色“确认无误”按钮，以确认已输入的单位电话无误。\nGrounded Operation: CLICK(box=[[040,424,962,467]], element_info='确认无误')", "labels": "Action: 在页面中找到“请输入(选填)”的文本框，左键单击以激活输入框，准备输入单位电话。\nGrounded Operation: CLICK(box=[[733,284,960,307]], element_info='请输入(选填)')", "messages": [{"role": "user", "content": "Task: 输入单位电话：95555\nHistory steps: \n(Platform: Mobile)\n(Answer in Action-Operation format.)\n