Gang Li

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Gang Li 最新论文

Duan等人构建包含3059条设计批评的UI数据集，通过少样本提示技术将LLM在UI反馈生成上的性能提升55%，用于自动化设计评估。

Huang 等人提出基于 LLM 的新方法，从移动交互痕迹中自动提取带自然语言描述且可执行的语义宏命令，用户评估验证了其有效性。

Wang等人提出使用大语言模型实现移动UI对话交互，通过提示工程技术适配移动界面，在四个任务上取得竞争力性能，无需专门数据集和训练

Schoop 等人提出基于深度神经网络的移动UI可点击性预测系统，利用潜在空间检索相似案例，并通过 XRAI 算法生成热图解释预测结果，辅助 UI 设计迭代。

Li 等人提出CLAY管道，利用深度学习自动去除移动UI布局噪声，在59,555个数据集上达到82.7%和85.9%的F1分数，显著优于基线方法。

Wang 等人提出 Screen2Words 多模态学习方法自动生成移动端UI语言摘要，构建了包含11.2万条摘要的大型数据集，实验表明该方法可生成高质量的屏幕描述。

Zhong等人开发HelpViz工具，通过指令解析模型从文本提取动作并在Android模拟器上自动执行，批量生成结合图像、视频的上下文视觉手机教程，显著提升教程执行效果与用户偏好。

Zhong等人提出Spacewalker工具，通过轻量级标记扩展和遗传编程结合众包评估，使设计师能快速搜索大型Web UI设计空间并优化设计

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