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EMNLP 2025|vivo 等提出 DiMo-GUI:模态分治+动态聚焦,GUI 智能体推理时扩展的新范式

作者:vivo 互联网算法团队 本文入选 EMNLP 2025 Main Conference EMNLP 会议全称为 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,由国际计算语言学协会 ACL 举办,是自然语言处理和人工智能领域最重要的学术会议之一。EMNLP 2025 会议共有 8174 篇投稿,Main Conference 接收率仅为 22.16%。 项目主页: https://github.com/vivo/DiMo-GUI 摘要: 本文介绍了一种无需额外训练的 GUI 定位框架 DiMo-GUI,针对多模态大语言模型(MLLMs)在复杂图形用户界面(GUI)定位任务中的挑战,通过动态视觉推理与模态感知优化显著提升性能。DiMo-GUI 采用逐级缩放的动态定位机制,迭代裁剪聚焦目标区域,减少视觉冗余;同时分离文本与图标模态,独立推理后结合指令评估确定最终目标,有效平衡多模态处理能力。在 GUI 定位任务最新的基准数据集上,DiMo-GUI 相较基线展现显著性能提升。作为即插即用框架,DiMo-GU...

性能瓶颈定位更快更准:ARMS 持续剖析能力升级解析

作者:铖朴、穆司 持续剖析介绍 随着软件技术发展迭代,很多企业软件系统也逐步从单体应用向云原生微服务架构演进,一方面让应用实现高并发、易扩展、高开发敏捷度等效果,但此外也让软件应用链路变得越来越长,依赖的各种外部技术越来越多,一些线上问题排查起来变得困难重重。 尽管经过过去十几年的发展,分布式系统与之对应的可观测技术快速演进,在一定程度上解决了很多问题,但有一些问题定位起来仍然很吃力,如下图是几个非常有代表性的线上常见问题: 持续性能剖析技术是一种通过采集应用相关线程在申请相关资源时的方法栈状态信息,再通过火焰图等可视化技术绘制出对应资源使用分布情况,最后,确定相关时段特定资源波动根因的一种强有力技术。 开箱即用的持续剖析能力 阿里云应用可观测产品 - 应用实时监控服务 ARMS 早在 2022 年就上线了持续剖析产品能力,帮助用户定位常见的性能方面疑难问题: 具体而言,其主要包含以下 3 块核心功能: 代码热点【1】:其通过墙钟热点关联 Trace 信息,可帮助用户定位: 当业务太复杂,偶发性慢调用无法复现时,代码热点可为您还原代码真实方法层面的执行轨迹。 当调用链中因为缺失对应用代...

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