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科技媒体 9to5Mac 今天(8 月 15 日)发布博文,报道称苹果研究团队近日发布了一项新方法,通过让开源大模型自我学习并优化 SwiftUI 界面设计。 研究团队以开源大模型 StarChat-Beta 为基础,提出了一种让模型自我学习优化 SwiftUI 界面设计的新方法。团队首先向模型输入大量界面描述,指导其自动生成对应的 SwiftUI 代码,进而形成庞大的合成数据集。 所有生成的代码随后都需通过 Swift 编译器验证其可运行性,并由视觉语言模型 GPT-4V 对比界面效果是否与原始描述一致。团队剔除未通过编译、内容不相关或重复的数据后,剩余部分构成高质量训练集,在多轮重复该流程后,每次迭代后模型生成的代码质量逐步提升,数据集愈发纯净。 经过五轮迭代,研究团队累计生成了近百万条 SwiftUI 代码,并基于此推出微调后的“UICoder”模型。测试显示,UICoder 在自动化评测与人工评估中均显著优于初始 StarChat-Beta 模型,并接近媲美 GPT-4,在代码编译成功率和界面贴合度方面表现尤为突出。 IT之家援引博文介绍,原始 StarChat-Beta 的训练数据中几乎没有 SwiftUI 样本,主要代码库“TheStack”未收录 Swift 相关内容,其他数据集涉及 Swift 的比例也极低,意味着 UICoder 的能力提升并非依赖于重复已见案例,而是基于自生成与严格筛选的数据反馈机制。
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