Graphical User Interface (GUI) agents have emerged as a promising paradigm for automating complex digital workflows across diverse applications. However, training highly capable and generalizable agents fundamentally relies on massive, high-fidelity visual-action trajectories, which are notoriously difficult to acquire. While human demonstrations are unscalable, existing GUI world models rely on t

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Imagine to Act: High-Fidelity Data Synthesis via Image Editi](https://arxiv.org/abs/2610.05861v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Yongxin Ning, Runliang Niu, Qianli Xing, Zhiyi Duan, Qingzu He, Pan Wang, Qi Wang

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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多模态正在逼近实用门槛。如果你想做产品级落地，这篇文章值得读。

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⏱️ 2026-10-06 13:02