연구진은 GUI 에이전트의 세계 지식 부족 문제를 해결하기 위해 GUI-CIDER라는 미드 트레이닝 방법을 제안했어요. GUI-CIDER는 GUI 트래저리에서 정적 계획 및 동적 인과 관계 지식을 텍스트로 추출하고, 인과 구조를 보상하며 의미 중복을 줄이는 방식으로 데이터를 개선해요. 두 개의 GUI 지식 벤치마크와 세 가지 작업 완료 벤치마크에서 GUI-CIDER는 GUI 작업 이해도와 작업 성공률을 향상시키는 것으로 나타났어요.