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ChatGPT5个月前发布 admin
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Ferret-UI是什么？ Ferret-UI是苹果公司与哥伦比亚大学研究团队联合发布的一个多模态模型。它是专门为了增强对移动端用户界面（UI）屏幕的理解而定制的，配备了引用、定位和推理功能。该模型能够“看懂”手机屏幕上的内容并执行任务，聚焦于移动端、关注用户交互。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.05719.pdf Ferret-UI主要功能特性 多模态理解能力：Ferret-UI展现了高水平的图文关联能力，尤其是在理解用户界面屏幕并与其有效交互方面，弥补了现有大部分通用多模态大模型的不足。 UI任务执行：Ferret-UI在多数基础UI任务上展现出了优越的性能，特别是在与iPhone相关的任务上，其性能超过了Ferret和GPT-4V。 Anyres技术：为解决移动设备UI屏幕长宽比多样化问题，Ferret-UI引入了“任何分辨率”技术，使其能够适应不同长宽比的屏幕，提高模型对UI元素的细节识别能力。 Ferret-UI的评测结果 Ferret-UI的评测结果表明，这款由苹果开发的多模态模型在多项手机UI任务上表现出色，甚至在某些方面超越了GPT-4V。以下是Ferret-UI在评测中的几个亮点： 基础UI任务表现：Ferret-UI在大多数基础UI任务上都展示了出色的性能，特别是与iPhone相关的任务。在OCR（光学字符识别）、图标识别和控件分类等任务上，Ferret-UI的平均准确率分别为72.9%、82.4%和81.4%，明显高于GPT-4V的相应准确率。 在安卓任务上的表现：尽管Ferret-UI的训练数据集未特别包含安卓数据，该模型在安卓平台的高级任务上仍然展现出了可观的性能。这表明Ferret-UI具备跨操作系统UI知识迁移的能力。 Anyres技术的应用：Ferret-UI采用了“任何分辨率”技术，成功解决了移动设备UI屏幕长宽比多样化的问题。这项技术通过生成额外的图像特征和区域连续特征，提高了模型对小型UI元素的识别和定位精度。 高级UI任务性能：在如详细描述、感知对话、交互对话和功能推断等高级任务上，Ferret-UI展现了与GPT-4V相当，甚至在某些任务上超过GPT-4V的性能。这进一步证明了Ferret-UI在理解和执行复杂UI交互方面的高效能力。 总体来看，Ferret-UI的评测结果强调了其作为一个多模态模型在手机UI任务上的先进性和实用性。通过在基础和高级UI任务上的出色表现，Ferret-UI展示了其在改善移动设备用户交互体验方面的巨大潜力。 Ferret-UI的应用场景 移动端用户交互：Ferret-UI可用于增强智能手机和其他移动设备上的用户交互体验，通过理解用户界面来执行复杂的UI任务。 自动化测试：Ferret-UI可以应用于自动化测试领域，自动识别UI中的元素和功能，提高测试效率和准确性。 辅助设计：对于UI设计师，Ferret-UI能够提供界面元素的自动识别和分类，辅助设计过程中的决策。 Ferret-UI通过其先进的多模态理解能力和专注于移动端的设计，展现了在UI理解和交互方面的强大潜力。随着技术的进一步发展和应用，Ferret-UI有望在提升移动设备用户体验方面发挥重要作用。

Ferret-UI是什么？ Ferret-UI是苹果公司与哥伦比亚大学研究团队联合发布的一个多模态模型。它是专门为了增强对移动端用户界面（UI）屏幕的理解而定制的，配备了引用、定位和推理功能。该模型能够“看懂”手机屏幕上的内容并执行任务，聚焦于移动端、关注用户交互。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.05719.pdf Ferret-UI主要功能特性 多模态理解能力：Ferret-UI展现了高水平的图文关联能力，尤其是在理解用户界面屏幕并与其有效交互方面，弥补了现有大部分通用多模态大模型的不足。 UI任务执行：Ferret-UI在多数基础UI任务上展现出了优越的性能，特别是在与iPhone相关的任务上，其性能超过了Ferret和GPT-4V。 Anyres技术：为解决移动设备UI屏幕长宽比多样化问题，Ferret-UI引入了“任何分辨率”技术，使其能够适应不同长宽比的屏幕，提高模型对UI元素的细节识别能力。 Ferret-UI的评测结果 Ferret-UI的评测结果表明，这款由苹果开发的多模态模型在多项手机UI任务上表现出色，甚至在某些方面超越了GPT-4V。以下是Ferret-UI在评测中的几个亮点： 基础UI任务表现：Ferret-UI在大多数基础UI任务上都展示了出色的性能，特别是与iPhone相关的任务。在OCR（光学字符识别）、图标识别和控件分类等任务上，Ferret-UI的平均准确率分别为72.9%、82.4%和81.4%，明显高于GPT-4V的相应准确率。 在安卓任务上的表现：尽管Ferret-UI的训练数据集未特别包含安卓数据，该模型在安卓平台的高级任务上仍然展现出了可观的性能。这表明Ferret-UI具备跨操作系统UI知识迁移的能力。 Anyres技术的应用：Ferret-UI采用了“任何分辨率”技术，成功解决了移动设备UI屏幕长宽比多样化的问题。这项技术通过生成额外的图像特征和区域连续特征，提高了模型对小型UI元素的识别和定位精度。 高级UI任务性能：在如详细描述、感知对话、交互对话和功能推断等高级任务上，Ferret-UI展现了与GPT-4V相当，甚至在某些任务上超过GPT-4V的性能。这进一步证明了Ferret-UI在理解和执行复杂UI交互方面的高效能力。 总体来看，Ferret-UI的评测结果强调了其作为一个多模态模型在手机UI任务上的先进性和实用性。通过在基础和高级UI任务上的出色表现，Ferret-UI展示了其在改善移动设备用户交互体验方面的巨大潜力。 Ferret-UI的应用场景 移动端用户交互：Ferret-UI可用于增强智能手机和其他移动设备上的用户交互体验，通过理解用户界面来执行复杂的UI任务。 自动化测试：Ferret-UI可以应用于自动化测试领域，自动识别UI中的元素和功能，提高测试效率和准确性。 辅助设计：对于UI设计师，Ferret-UI能够提供界面元素的自动识别和分类，辅助设计过程中的决策。 Ferret-UI通过其先进的多模态理解能力和专注于移动端的设计，展现了在UI理解和交互方面的强大潜力。随着技术的进一步发展和应用，Ferret-UI有望在提升移动设备用户体验方面发挥重要作用。

8个月前
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