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NTU与阿里提出ExpActivator，GUI成功率提升28%
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AI 综述
2026年10月13日，AGI Hunt 报道了 NTU 与阿里合作的一篇论文：团队发现检索到的历史经验几乎只惠及 GUI agent 的第一步，其余约 90% 的步骤几乎无法获得持续收益。针对这一现象，团队提出无需训练（training-free）的 ExpActivator——在冻结的 GUI 骨干网络隐空间中，将当前屏幕与历史状态进行匹配并给出参考动作，仅在情境支持时激活重复意图。报道称该方法可将 GUI agent 成功率提升 28%。目前信息停留在论文与方法层面，尚无更多落地或复现细节。
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最新进展10月13日 10:17
NTU 与阿里提出免训练 ExpActivator，靠隐空间状态匹配激活重复意图，成功率提升 28%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI HuntNTU 团队发现检索历史仅惠及 GUI agent 首步，提出 ExpActivator 提升 28%
NTU 与阿里合作论文发现，检索到的历史经验几乎只惠及 GUI agent 第一步，其余约 90% 步骤几乎无持续收益。团队提出 training-free 的 ExpActivator，在冻结 GUI 骨干隐空间匹配当前屏幕与历史状态并给出参考动作，仅在情境支持时激活重复意图。
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