# Qwen2-VL-2B

该研究用LoRA微调Qwen2-VL-2B在Android in the Wild上比较五种向小型GUI定位模型提供动作类型的方式，在匹配数据、算力与解码条件下发现辅助损失、加性嵌入和提示词各使hit@0.10提升五到七点，但重训去除序列化造成的退化类别后无机制在命中率上超过基线，仅辅助损失缩短平均误差。

该研究用LoRA微调Qwen2-VL-2B在Android in the Wild上比较五种向小型GUI定位模型提供动作类型的方式，在匹配数据、算力与解码条件下发现辅助损失、加性嵌入和提示词各使hit@0.10提升五到七点，但重训去除序列化造成的退化类别后无机制在命中率上超过基线，仅辅助损失缩短平均误差。