Amanda Swearngin

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Amanda Swearngin 最新论文

Wu 等人提出基于评论、草图和直接操作的设计师反馈方法来微调UI生成模型，实验表明该方法超越传统排序反馈及GPT-5等基线。

Zhang 等人提出移动端UI操作影响分类法，评估LLM理解AI智能体操作风险的能力，揭示其在复杂影响分类上的不足。

Jiang等人提出结合现有像素方法和LLM生成UI训练数据的方法，无需人工标注生成35.3万对话样本，微调后的VLM在UI元素检测和响应质量评估中表现出色。

Lu 等人提出 Misty UI 原型设计工具，通过交互式概念融合帮助前端开发人员整合设计示例，激发创意探索并模糊开发与设计界限，经 14 名开发人员验证有效。

Swearngin 等人设计移动应用无障碍报告自动生成系统，采用屏幕分组模型和UI元素匹配实现96.9%和97%的准确率，帮助无障碍工程师更高效地创建优先问题列表。

Wu 等人提出UIClip数据驱动模型，通过大规模标注数据集训练可对UI截图进行质量评分和建议，在与12位设计师的评估中达到最高一致率。

Swearngin 等人开发移动应用无障碍自动报告系统，结合多样化数据收集与无障碍扫描器，实现96.9%准确率的屏幕分组，帮助无障碍工程师创建更满意的优先问题列表。

Taeb 等人构建 AXNav 系统，利用 LLM 结合像素级 UI 理解模型自动执行可访问性测试，通过启发式方法检测并标记可访问性问题，10 名 QA 专业人士验证其有效性

Wu 等人构建 Never-ending UI Learner 应用爬虫，自动爬取 6,000 个应用并执行超过 50 万次操作，训练可点击性、可拖动性和屏幕相似性三个计算机视觉模型

Feiz 等人提出结合UI检测器和transformer的屏幕相似性模型，以及使用暹罗网络的屏幕转换模型，实现应用内同一屏幕识别和交互事件检测，F1分数分别达0.83和0.71。

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