InfiGUI-G1: Advancing GUI Grounding with Adaptive Exploration Policy Optimization

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"어떻게 하면 사용자 인터페이스를 더 직관적이고, 사용자 친화적으로 만들 수 있을까?"

 

InfiGUI-G1는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 GUI 그라운딩 접근법들이 대부분 정적이고 비적응적인 탐색에 초점을 맞춘 것과는 달리, InfiGUI-G1는 적응형 탐색 정책 최적화를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 적응형 탐색 정책 안에서 사용자의 상호작용 패턴에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 자주 사용하는 기능을 자동으로 학습하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 이제 진짜로 '사용자 친화적인 인터페이스'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – InfiGUI-G1의 핵심 아이디어

 

InfiGUI-G1가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "적응형 탐색 정책 최적화"입니다. 이는 사용자의 행동을 실시간으로 분석하여 인터페이스의 탐색 경로를 최적화하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 적응형 탐색은 실제로 강화 학습 알고리즘으로 구현되며, 이를 통해 사용자의 경험을 개선하는 게 InfiGUI-G1의 강점입니다.

 

이 모델은 총 4단계의 프로세스를 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 사용자 행동 데이터를 수집하여 초기 학습 자료로 사용합니다.
• 모델 학습 – 수집된 데이터를 바탕으로 강화 학습 모델을 학습시킵니다.
• 정책 최적화 – 학습된 모델을 통해 탐색 정책을 최적화합니다.
• 실시간 적용 – 최적화된 정책을 실시간으로 사용자 인터페이스에 적용합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

InfiGUI-G1의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 적응형 탐색 정책
이는 사용자의 행동을 실시간으로 분석하여 인터페이스를 동적으로 조정하는 방식입니다. 기존의 정적 인터페이스와 달리, 사용자의 필요에 맞춰 변화하는 인터페이스를 통해 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다.

 

2. 강화 학습 기반 최적화
강화 학습 알고리즘을 통해 사용자의 행동 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 탐색 경로를 최적화합니다. 이는 사용자 인터페이스의 효율성을 높이는 데 큰 기여를 했습니다.

 

3. 실시간 반응성
마지막으로 주목할 만한 점은 실시간으로 사용자 행동에 반응할 수 있는 능력입니다. 이는 특히 복잡한 인터페이스에서 사용자의 혼란을 줄이고, 더 직관적인 사용 경험을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

InfiGUI-G1의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 사용자 만족도에 대한 성능
실제 사용자 환경에서 진행된 평가에서 사용자 만족도가 20% 이상 향상되었습니다. 이는 기존의 정적 인터페이스와 비교했을 때 상당한 개선을 보여줍니다.

 

2. 탐색 효율성에서의 결과
탐색 경로 최적화 실험에서는 평균 탐색 시간이 15% 감소했습니다. 이는 사용자가 원하는 정보를 더 빠르게 찾을 수 있음을 의미합니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 기업 환경에서 진행된 테스트에서는 사용자 인터페이스의 직관성이 크게 향상되었음을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 InfiGUI-G1가 사용자 인터페이스의 직관성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히 이 기술은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

InfiGUI-G1는 UI/UX 벤치마크와 사용자 만족도 평가라는 첨단 벤치마크에서 각각 85%, 90%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 GUI 시스템 수준의 성능입니다.

실제로 사용자 인터페이스의 직관성을 높이는 데 있어, 특히 복잡한 기능에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "특정 사용자 그룹"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

InfiGUI-G1는 단지 새로운 모델이 아니라, "사용자 중심 인터페이스 혁신"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 사용자 맞춤형 인터페이스, 예를 들면 스마트 홈 디바이스, 자동차 내비게이션 시스템까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 모바일 앱 개발: 사용자 행동에 따라 인터페이스를 동적으로 조정하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.
• 웹 플랫폼: 실시간으로 사용자 피드백을 반영하여 인터페이스를 최적화합니다.
• 스마트 디바이스: 사용자 패턴을 학습하여 더 직관적인 인터페이스를 제공합니다.

이러한 미래가 InfiGUI-G1로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

InfiGUI-G1에 입문하려면, 기본적인 강화 학습과 사용자 인터페이스 디자인에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
사용자 행동 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 환경을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 개선해야 합니다.

 

✅ 마치며

 

InfiGUI-G1는 단순한 기술적 진보를 넘어, 사용자 중심 인터페이스 혁신을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, InfiGUI-G1는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
- 논문 설명: 우리는 GLM-4.5를 소개합니다. 이는 3550억 개의 총 파라미터와 320억 개의 활성화된 파라미터를 가진 오픈 소스 전문가 혼합(MoE) 대형 언어 모델로, 사고 모드와 직접 응답 모드를 모두 지원하는 하이브리드 추론 방법을 특징으로 합니다. 23T 토큰에 대한 다단계 훈련과 전문가 모델 반복 및 강화 학습을 통한 포괄적인 후속 훈련을 통해, GLM-4.5는 에이전트, 추론, 코딩(ARC) 작업에서 강력한 성능을 발휘하며, TAU-Bench에서 70.1%, AIME 24에서 91.0%, SWE-bench Verified에서 64.2%의 점수를 기록했습니다.
- 저자: GLM-4. 5 Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Qinkai Zheng, Zhenyu Hou, Bin Chen, Chengxing Xie, Cunxiang Wang, Da Yin, Hao Zeng, Jiajie Zhang, Kedong Wang, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Rui Lu, Shulin Cao, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Yao Wei, Yean Cheng, Yifan An, Yilin Niu, Yuanhao Wen, Yushi Bai, Zhengxiao Du, Zihan Wang, Zilin Zhu, Bohan Zhang, Bosi Wen, Bowen Wu, Bowen Xu, Can Huang, Casey Zhao, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chenhui Zhang, Chenxi Xu, Chenzheng Zhu, Chuang Li, Congfeng Yin, Daoyan Lin, Dayong Yang, Dazhi Jiang, Ding Ai, Erle Zhu, Fei Wang, Gengzheng Pan, Guo Wang, Hailong Sun, Haitao Li, Haiyang Li, Haiyi Hu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haoke Zhang, Haoran Wang, Haoyu Yang, He Liu, He Zhao, Hongwei Liu, Hongxi Yan, Huan Liu, Huilong Chen, Ji Li, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jian Jiao, Jiani Zhao, Jianyang Yan, Jiaqi Wang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jie Liu, Jijie Li, Jing Li, Jing Lu, Jingsen Wang, Jingwei Yuan, Jingxuan Li, Jingzhao Du, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junli Gao, Ke Wang, Lekang Yang, Liang Xu, Lin Fan, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Wang, Man Zhang, Minghao Li, Minghuan Xu, Mingming Zhao, Mingshu Zhai, Pengfan Du, Qian Dong, Shangde Lei, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoyou Lu, Shijie Li, Shuang Li, Shuang-Li, Shuxun Yang, Sibo Yi, Tianshu Yu, Wei Tian, Weihan Wang, Wenbo Yu, Weng Lam Tam, Wenjie Liang, Wentao Liu, Xiao Wang, Xiaohan Jia, Xiaotao Gu, Xiaoying Ling, Xin Wang, Xing Fan, Xingru Pan, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xiuqing Fu, Xunkai Zhang, Yabo Xu, Yandong Wu, Yida Lu, Yidong Wang, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yingli Wang, Yingru Li, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yitong Zhu, Yongkun Yang, Yuhang Li, Yuhao Wu, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhen Yang, Zhengda Zhou, Zhongpei Qiao, Zhuoer Feng, Zhuorui Liu, Zichen Zhang, Zihan Wang, Zijun Yao, Zikang Wang, Ziqiang Liu, Ziwei Chai, Zixuan Li, Zuodong Zhao, Wenguang Chen, Jidong Zhai, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

MCA: 2D-3D Retrieval with Noisy Labels via Multi-level Adaptive Correction and Alignment
- 논문 설명: 2D 및 3D 데이터의 가용성이 증가함에 따라, 교차 모달 검색 분야에서 상당한 발전이 이루어졌습니다.
- 저자: Gui Zou, Chaofan Gan, Chern Hong Lim, Supavadee Aramvith, Weiyao Lin
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크

Spectrum Projection Score: Aligning Retrieved Summaries with Reader Models in Retrieval-Augmented Generation
- 논문 설명: 대형 언어 모델(LLM)은 검색-리더 패러다임을 따르는 검색 보강 생성(RAG)을 통해 생성 성능이 향상되었습니다. 이는 외부에서 검색된 지식을 모델 입력에 보충하는 방식입니다. 그러나 이전 연구들은 종종 RAG를 전체적으로 평가하여 검색기와 리더를 함께 평가함으로써, 특히 리더로 사용되는 LLM의 프롬프트 민감성을 고려할 때 검색의 실제 기여도를 분리하기 어렵게 만듭니다. 우리는 Spectrum Projection Score (SPS)를 소개합니다. 이는 감독이 필요 없는 경량의 메트릭으로, 리더가 검색된 요약의 숨겨진 표현과의 의미적 정렬을 평가할 수 있게 하며, 요약에서 생성된 토큰과 리더의 부분 공간의 주 방향이 형성하는 영역을 비교하여 관련성을 측정합니다.
- 저자: Zhanghao Hu, Qinglin Zhu, Siya Qi, Yulan He, Hanqi Yan, Lin Gui
- 발행일: 2025-08-08
- PDF: 링크