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关于软件开发者而言，，，，，AI 及加拿大pc28展望开奖官网盘问效果通用大语言模子（LLM）虽然可在创意写作和基础编程使命上“搭把手”。。。。。。。。然而，，，，，面临图形用户界面（UI）这一占有现代应用程序半壁山河的领域时，，，，，它们往往显得力有未逮。。。。。。。。
UI 开发是一项涉及多使命处置惩罚的繁杂事情，，，，，一个能够重新设计 UI 的大模子，，，，，必需具备像素级的视觉明确能力、能够天生逻辑严谨的可编译代码，，，，，还要拥有切合人类审美与交互直觉的设计判断力。。。。。。。。
苹果（Apple）公司的研究团队以为，，，，，做好 UI 设计的要害在于设计师的“隐性领域知识”（tacit domain knowledge）。。。。。。。。这种关于美学、交互和权衡的直觉，，，，，无法通过简朴的爬取网页数据获得，，，，，事实，，，，，UI 代码在通用代码数据集中的占比甚至缺乏 1%。。。。。。。。
为填补这一鸿沟，，，，，近期，，，，，苹果公司的机械学习研究团队团结卡内基梅隆大学、阿尔托大学等多家顶尖科研机构，，，，，通过一系列层层递进的研究，，，，，让 AI 学会了“看懂”重大的移动端屏幕，，，，，并团结奇异的自动化反响机制让模子“自学”编写 UI 代码，，，，，甚至将其引入专业设计师的事情流，，，，，由人类专家教育 AI，，，，，提高其审美与交互设计的能力。。。。。。。。
（泉源：Apple）
首先，，，，，要让 AI 天生 UI，，，，，必需让它能够像人类一样精准地明确屏幕上的每一个像素。。。。。。。。然而，，，，，通用的多模态模子在处置惩罚移动 UI 时保存自然的劣势：移动装备屏幕通常具有细长的纵横比，，，，，充满了极其细小却功效要害的图标和文本，，，，，这些细节在古板模子的图像压缩处置惩罚中往往会丧失。。。。。。。。
为相识决这一感知瓶颈，，，，，研究团队率先于 2024 年 4 月推出了 Ferret-UI 模子。。。。。。。。该模子引入了一种立异的“下恣意区分率”手艺，，，，，它不再粗暴地缩放图像，，，，，而是凭证屏幕的原始纵横比（如手机的竖屏或平板的横屏），，，，，将画面无邪切割为多个子图像，，，，，在对此举行自力编码。。。。。。。。这种处置惩罚方法犹如给了 AI 一把清晰的“放大镜”，，，，，使其能够捕获到细小的 UI 元素。。。。。。。。
（泉源：Apple）
通过在涵盖图标识别、文本查找、组件列表等基础使命，，，，，包括功效推断、交互对话等高级使命的精选数据集上举行训练，，，，，Ferret-UI 展现出了卓越的指代（Referring）与定位（Grounding）能力，，，，，其能形貌屏幕内容，，，，，处置惩罚点、框、线条等空间指令都不在话下，，，，，还能对详细内容举行准确的坐标区域定位，，，，，在明确移动 UI 的基础使命方面甚至逾越了其时占有领先职位的 GPT-4V 模子。。。。。。。。
别的，，，，，针对 UI 领域稀缺高质量训练数据的痛点，，，，，团队也早在 2023 年宣布的另一项名为 ILuvUI 的研究中，，，，，提出一种无需人工介入的数据天生计划，，，，，证实晰合成数据在提升模子视觉明确力方面的重大潜力。。。。。。。。
研究者使用现有的 UI 检测手艺提取屏幕元数据，，，，，再团结 GPT-3.5，，，，，天生逼真的问答与形貌，，，，，形成一套包括 33.5 万个样本的富厚数据集。。。。。。。。使用这一高质量数据集，，，，，研究职员起源训练出了一个既能明确界面，，，，，也能举行多步交互妄想的大模子。。。。。。。。
在解决“看懂”的问题后，，，，，下一个挑战是怎样让模子写出高质量的 UI 代码。。。。。。。。在 UI 开发中，，，，，代码不但要语法准确，，，，，还必需能被编译器接受，，，，，同时渲染出切合预期的视觉效果。。。。。。。。然而，，，，，现有的开源代码数据集（如 TheStack）中，，，，，SwiftUI 等特定 UI 框架的代码占比极低，，，，，这就让通用模子难以掌握其编程范式。。。。。。。。
2024 年 6 月，，，，，苹果的研究团队再次优化了他们的 UI 模子，，，，，提出一种巧妙的“自动化反响闭环”训练要领。。。。。。。。他们首先使用一个险些没有接触过 SwiftUI 数据的开源基础模子（StarChat-Beta），，，，，要求其凭证文本形貌强行天生大宗代码。。。。。。。。
随后，，，，，系统引入了两个冷漠的“判官”：一个是 Swift 编译器，，，，，认真剔除无法运行的垃圾代码；；；；；；；另一个是视觉-语言模子（CLIP），，，，，认真比照天生的界面截图与原始形貌的匹配度。。。。。。。。只有同时通过编译检查且视觉评分高的代码，，，，，才会被用于微调模子。。。。。。。。
经由五轮“代码天生-编译器验证-视觉匹配度评分（CLIP）-筛选去重”的迭代，，，，，这个名为 UICoder、参数仅有 15.5B 的模子最终“无中生有”地掌握了 SwiftUI 编程，，，，，不但在代码的可编译性上大幅逾越基准模子，，，，，还在编译乐成率上击败了 GPT-4。。。。。。。。
这项手艺乐成解决了“明确需求”和“写出能跑的代码”之间的 UI 工程鸿沟，，，，，确立了使用自动化工具反响来提升代码天生质量的手艺范式。。。。。。。。
（泉源：Apple）
苹果团队并不想止步于此。。。。。。。。众所周知，，，，，在苹果哲学中，，，，，“设计”历来不但仅意味着外观，，，，，它是功效的灵魂，，，，，更是其软硬件生态难以被逾越的护城河。。。。。。。。通用 AI 最多能写出逻辑准确的代码，，，，，却缺乏对人类交互直觉的深刻明确，，，，，简而言之，，，，，AI“没品味”，，，，，也不知道什么是真正的“好设计”。。。。。。。。
为了让 AI 也能做出苹果级别的优质设计，，，，，研究职员将眼光投向了人类设计师的专业知识。。。。。。。。古板的强化学习（RLHF）通常要求人类在两个选项中举行简朴排名（Ranking），，，，，但在主观性极强的设计领域，，，，，这种二元选择会导致数据噪声极大，，，，，难以转达详细的设计意图。。。。。。。。
时间来到 2025 年 9 月，，，，，研究团队在一项最新研究中展示了他们的最终效果，，，，，他们推出了一款贴合 UI 设计师一样平常事情流的反响工具，，，，，允许设计师“谈论”（Commenting）、“绘图标注”（Sketching）甚至直接“修改”（Revising）AI 天生的界面，，，，，对其提供反响。。。。。。。。设计师的修改痕迹也将转化为训练数据，，，，，用于对模子举行奖励型微调。。。。。。。。
（泉源：Apple）
实验数据批注，，，，，相比于简朴的较量排名，，，，，人类设计师直接上手修改的调解数据具有极高的一致性，，，，，大模子由此得以精准捕获到设计师在结构、层级和美学方面的隐性知识。。。。。。。。
令人惊讶的是，，，，，仅需使用 181 个高质量的绘图反响样本，，，，，对开源模子 Qwen2.5-Coder 举行微调，，，，，其与其变舷列天生的 UI 质量就能在盲测中击败包括 GPT-5 在内的顶尖专有模子。。。。。。。。研究还强调，，，，，在 UI 天生的高阶阶段，，，，，体会响应领域专家的详细修改意图远比海量的模糊评分更为要害。。。。。。。。
最终，，，，，这项历时近三年的系列研究事情配合组成了一个完整的手艺进化链条：Ferret-UI 付与了 AI 精准的视觉感知能力，，，，，UICoder 通过自动化反响解决了代码实现的工程难题，，，，，而基于设计师反响的研究则注入了人类的审美与设计智慧。。。。。。。。
恒久以来，，，，，软件开发的实质是一场耗时的“翻译”游戏：设计师将意图翻译成图纸，，，，，工程师将图纸翻译成代码，，，，，机械将代码翻译成界面。。。。。。。。未来，，，，，这种转译之间的消耗有望被祛除：设计师落笔的瞬间，，，，，就是产品降生的时刻。。。。。。。。
参考资料：
https://9to5mac.com/2026/02/05/designers-teach-ai-to-generate-better-ui-in-new-apple-study/
https://9to5mac.com/2025/08/14/apple-trained-an-llm-to-teach-itself-good-interface-design-in-swiftui/
https://arxiv.org/pdf/2310.04869
https://arxiv.org/pdf/2404.05719
https://arxiv.org/pdf/2406.07739
https://arxiv.org/pdf/2509.16779
排版：刘雅坤
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