본 연구는 강화 학습 기반 GUI 지오딩의 한계를 극복하기 위해, 단일 실행으로 토큰 단위의 밀집적인 감독 신호를 제공하는 자체 학습 기반 GUI 지오딩 프레임워크인 GUI-SD를 제시합니다.
GUI-SD는 시각적으로 풍부한 우선 맥락을 구축하여 교사 모델에게 정보를 제공하고, 토큰 중요도와 교사 모델의 확신에 따라 토큰을 가중치 부여하여 최적화를 집중합니다.
실험 결과 GUI-SD는 기존 GRPO 기반 방법 및 일반적인 자체 학습 방법보다 정확도와 학습 효율성 모두에서 우수한 성능을 보였습니다.