Apple, iOS 앱에서 UI 조작 에이전트를 온라인 RL로 학습
지금까지의 흐름
Planning agent와 UI Grounding model로 나눈 8B 규모 UI 내비게이션 에이전트를 실기기 iOS 앱에서 온라인 강화학습으로 직접 학습시키는 방법이 제안되었다. 보상은 LLM-as-a-Judge에 의한 단계별 평가와 최종 과제 완료 보상을 결합했으며, PPO와 GiGPPO로 최적화한다. Android 환경으로의 일반화에서는 SFT 베이스라인 대비 약 7배의 개선을 보였고, 실기기 iOS 앱에서는 Gemini-3.5-Flash를 웃돌고 Gemini-3.1-Pro와 동등한 성능을 기록했다.
Apple Machine Learning Research 발췌
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- Apple Machine Learning Research실기기 iOS 앱의 UI 내비게이션을 학습하는 온라인 강화학습 에이전트
Planning agent와 UI Grounding model로 나눈 8B 규모 UI 내비게이션 에이전트를 실기기 iOS 앱에서 온라인 강화학습으로 직접 학습시키는 방법이 제안되었다. 보상은 LLM-as-a-Judge에 의한 단계별 평가와 최종 과제 완료 보상을 결합했으며, PPO와 GiGPPO로 최적화한다. Android 환경으로의 일반화에서는 SFT 베이스라인 대비 약 7배의 개선을 보였고, 실기기 iOS 앱에서는 Gemini-3.5-Flash를 웃돌고 Gemini-3.1-Pro와 동등한 성능을 기록했다.
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