Apple опубликовала новое исследование, в котором дизайнеры обучают ИИ генерировать более качественные пользовательские интерфейсы для приложений, интегрируясь в рабочие процессы разработки UI. Это продолжение работы над моделью UICoder, где акцент сместился с компилируемости кода на эстетические и функциональные улучшения дизайна.
Предыстория исследования
Несколько месяцев назад команда Apple представила UICoder — семейство открытых моделей, генерирующих UI-код, который компилируется и соответствует текстовым промптам по функционалу и внешнему виду. Новое исследование “Improving User Interface Generation Models from Designer Feedback” развивает эту идею, критикуя стандартный RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) за несоответствие workflow дизайнеров. Вместо простых рейтингов исследователи использовали реальные комментарии, эскизы и правки от профессионалов.
Методология эксперимента
В исследовании участвовали 21 дизайнер с опытом от 2 до 30+ лет в UI/UX, продуктовом и сервисном дизайне; они проводили ревью от ежемесячно до ежедневно. Собрано 1460 аннотаций, преобразованных в пары “до/после” для обучения reward-модели, которая оценивает скриншоты UI и текстовые описания по шкале качества. Базовая модель — Qwen2.5-Coder, с рендерингом HTML в браузере для автоматизации; подход протестирован на меньших версиях Qwen.
Ключевые результаты
Модели, дообученные на эскизах и правках (всего 181 пример), превзошли базовые и те, что обучены на рейтингах; лучшая — Qwen3-Coder — обогнала даже GPT-5 по генерации UI. Субъективность дизайна проявилась в низкой согласованности оценок (49,2% совпадений между исследователями и дизайнерами при ранжировании), но эскизы повысили согласие до 63,6%, а прямые правки — до 76,1%. Это демонстрирует эффективность “нативного” фидбека: малый объем экспертных данных позволяет малым моделям конкурировать с крупными проприетарными.
Значение для Apple
Подход интегрирует ИИ в пайплайн app-разработки, ускоряя создание интерфейсов для iOS, macOS и других платформ Apple, где дизайн критичен. Полный текст исследования с примерами UI и данными обучения доступен по ссылке в статье; это шаг к автоматизации, сохраняющей фирменный стиль Apple.
