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根据设计师反馈改进用户界面生成模型
尽管接受过大量数据的培训，大多数法学硕士仍无法可靠地生成设计良好的 UI。设计师的反馈对于提高 UI 生成的性能至关重要；然而，我们发现现有的基于评级或排名的 RLHF 方法与设计师的工作流程并不一致，并且忽略了用于批评和改进 UI 设计的丰富原理。在本文中，我们研究了设计师使用评论、草图和直接操作等熟悉的交互方式向 UI 生成模型提供反馈的几种方法。我们首先对 21 进行了一项研究...
来源:Apple机器学习研究尽管接受过大量数据的培训，大多数法学硕士仍无法可靠地生成设计良好的 UI。设计师的反馈对于提高 UI 生成的性能至关重要；然而，我们发现现有的基于评级或排名的 RLHF 方法与设计师的工作流程并不一致，并且忽略了用于批评和改进 UI 设计的丰富原理。在本文中，我们研究了设计师使用评论、草图和直接操作等熟悉的交互方式向 UI 生成模型提供反馈的几种方法。我们首先对 21 名设计师进行了一项研究，他们使用这些交互提供反馈，最终产生了约 1500 个设计注释。然后，我们使用这些数据来微调一系列 LLM，以生成更高质量的 UI。最后，我们与人类评委一起评估这些模型，我们发现我们的设计师对齐方法优于使用传统排名反馈和所有测试基线（包括 GPT-5）训练的模型。