本研究提出了AppVLM，一种轻量级视觉语言模型，旨在解决手机助手的适应性和计算成本问题。通过在AndroidControl数据集上进行细调，并在AndroidWorld环境中训练，AppVLM显著提高了任务完成率和行动预测准确性，展示了其在实际应用中的高效性和实用性。

ProActive是一种用于建模活动序列中行动时间分布的框架，解决行动预测、序列目标预测和序列生成等问题。实验证明ProActive在行动和目标预测方面准确性显著提高，并首次应用了端到端行动序列生成。