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一个讨论:假设AI已经学习了你的设计系统,单看产品界面(UI)领域,AIGC的终局更倾向于 A. 单次成段的文字描述(Prompt)一次性生成一个或一套完整的UI界面。也可以文字描述迭代。 B. PRD(即带有线框图和文字说明)生成对应的UI界面。 C. 多次文字描述或简易的交互形式,AI逐步构建一个界面,但比当前效率高很多。 D. 其它形式。 你选哪个?

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Apple 推出了 Ferret-UI,帮助 Siri 理解手机界面。 现阶段用 LLM 做 RPA 有一个问题,LLM 通常会压缩图片分辨率,导致在UI界面理解上经常识别不准,也无法正确提取文字,识别UI元素。 看起来 Apple 对这个场景做了针对性的调整,有一个放大系统,可以将图像放大到“任何分辨率”,使图标和文本更具可读性。 可能代表着苹果在往 RPA 方向尝试。

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苹果发布了专门用于理解应用 UI 界面的 MLLLM Ferret-UI 。 专门针对移动UI屏幕进行了优化,具备了指向、定位和推理等多种能力。 看来 iOS 18 有可能会有类似通过Siri自动操作应用界面的能力? -详细介绍- Ferret-UI模型的介绍与特点: Ferret-UI是一个新的MLLM,专门为提高对移动UI屏幕的理解而设计。它具备引用、定位和推理能力, 能够处理UI屏幕上的各种任务。Ferret-UI的一个关键特点是其“任何分辨率”(any resolution)技术,该技术通过放大细节来解决UI屏幕中小型对象的识别问题,从而提高模型对UI元素的理解精度。 移动用户界面(UI)屏幕的理解: UI屏幕的理解是一个复杂的问题,因为它不仅要求模型能够理解屏幕上的内容,还要能够识别和操作具体的UI元素。 与传统的自然图像相比,UI屏幕通常具有更多的长宽比和更小的元素,这些元素对于模型来说是一个挑战。此外,UI屏幕的理解还涉及到对屏幕元素间关系的识别,以及对用户可能采取的行动的预测。 “任何分辨率”(any resolution)技术的应用: 为了克服UI屏幕中的小对象识别问题,Ferret-UI采用了“任何分辨率”技术。该技术通过将屏幕分割成基于原始宽高比的子图像,并对每个子图像进行单独编码,从而在不丢失重要视觉信号的情况下放大细节。 这种方法使得模型能够更准确地识别和理解UI屏幕上的小型对象。 训练样本的收集与任务制定: Ferret-UI的训练涉及从基础UI任务到高级任务的广泛数据样本收集。这些样本被格式化为带有区域注释的指令遵循格式,以便于模型进行精确的引用和定位。 此外,为了提高模型的推理能力,还特别编制了一个包含详细描述、感知/交互对话和功能推断等高级任务的数据集。 模型架构与数据集的建立: Ferret-UI的架构基于Ferret模型,后者在自然图像的引用和定位任务中表现出色。为了适应UI屏幕的特点,Ferret-UI进行了架构调整,包括集成“任何分辨率”技术和使用预定义的网格配置来划分全图图像。 此外,为了全面评估模型的能力,还建立了一个包含所有研究任务的综合测试基准。 高级任务中的对话能力: Ferret-UI在高级任务中的对话能力表现突出,尤其是在详细描述和交互对话任务中。

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