FocusUI: Faster, smarter AI that finds the right spot on your screen

FocusUI: Faster, smarter AI that finds the right spot on your screen

Ever wished screen-reading AI would stop scanning every pixel and just tap what you asked for? FocusUI is a new method that helps vision-language models focus on what matters in app and web UIs—speeding them up without losing spatial precision.

How it works:

  • Selects only instruction-relevant patches, down-weighting big blank or uniform regions.
  • Preserves layout with PosPad, a marker that keeps positions when tokens are dropped.

Why it’s cool:

  • Beats GUI-specific baselines on 4 benchmarks.
  • On ScreenSpot-Pro, FocusUI-7B is +3.7% over GUI-Actor-7B.
  • Keeps up to 70% tokens pruned with only 3.2% accuracy drop.
  • Up to 1.44× faster inference and 17% lower peak GPU memory.

Closer to responsive, accessible AI agents that can navigate real apps. Paper: https://arxiv.org/abs/2601.03928v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.03928v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI UI UX HCI ComputerVision Multimodal LLM Accessibility Automation Efficiency Research

Read more

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Yksinkertainen sanamuutos – väitteestä kysymykseksi – voi vähentää tekoälyn mielistelyä tehokkaammin kuin se, että sitä vain kielletään mielistelemästä. Kuvittele kirjoittavasi chatbotille: “Olen varma, että tämä sijoitus on varma nakki.” Toinen tapa olisi kysyä: “Onko tämä sijoitus varma nakki?” Ero on pieni, mutta sillä näyttää olevan väliä. Kun kone kuulee julistuksen, se nyökkää

By Kari Jaaskelainen
Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Kuvittele tutun chat-ikkunan vilkkuva kursori. Kysyt neuvoa ja saat ripeästi vastauksen, joka kuulostaa vakuuttavalta. Myöhemmin selviää, että se oli väärin. Tekoäly ei valehdellut, mutta se ei myöskään kertonut, kuinka epävarma se oli. Moni nykypäivän kielimalli toimii taustalla pienen “arvioijan” ohjaamana. Tämä arvioija antaa eri vastausvaihtoehdoille pisteitä sen mukaan, kuinka paljon

By Kari Jaaskelainen
Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Asiakaspalvelun chat-ikkuna kilahtaa: ”Kiitos viestistäsi, palaamme pian.” Sama lause toistuu tuhansia kertoja päivässä. Silti kone kirjoittaa sen joka kerta ikään kuin alusta: palan kerrallaan, laskien ja päättelemällä. Se on hidasta työlle, jossa sisällöt eivät juuri vaihtele. Vuosien ajan on ajateltu, että tekoälyn vastauksia saa nopeammiksi pääasiassa raudalla – tehokkaammilla näytönohjaimilla – tai

By Kari Jaaskelainen
Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Puhelimen muotokuva-asento korostaa kasvoja pehmentämällä taustan. Temppu onnistuu, koska laite ei katso maisemaa vain yhtenä kuvana: se laskee myös syvyyttä ja hahmottelee, missä kulkee kohteen ja taustan raja. Meille ihmisille nämä kaikki ovat sama näkymä. Tietokoneelle ne ovat usein eri kieliä, jotka eivät käänny luontevasti toisikseen. Vallitseva ajatus on ollut,

By Kari Jaaskelainen