Apple 研究新突破：经特殊调优的 Qwen3-Coder 在 UI 设计领域超越 GPT-5

核心发现

近期，Apple 的 UICoder 团队发布了一项突破性研究。研究表明，通过对开源模型在特定领域进行“修改”（即针对性调优），其性能可以超越顶级大模型。此次研究聚焦于用户界面（UI）开发领域。

研究背景与问题

尽管 AI 生成代码能力强大，但在 UI 设计方面通常表现不佳。传统基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法较为粗糙：AI 仅能接收到“这个界面不好”的模糊反馈，却无法理解具体原因及改进方法。

研究方法：引入专家深度反馈

为了训练出具有“精准审美”的 AI，Apple 邀请了 21 位资深外部设计专家参与。这些专家不仅进行评分，更深度介入：

• 撰写详细评论
• 绘制设计草图
• 直接修改代码
  研究团队基于这些深度逻辑的专家标注，构建了专门的奖励模型。最终，团队共收集了 1,460 份高质量的专家标注。

关键结果与数据洞察

1. 性能超越：经过调优的 Qwen3-Coder（并非参数量巨大的模型）在生成应用界面方面，表现超越了 GPT-5。
2. 高效训练：实验数据显示，仅使用 181 份高质量的“草图反馈”进行微调，就实现了上述性能突破。这证明了在 AI 训练中，专家级“少而精”的反馈远胜于海量的普通数据。
3. 审美主观性与沟通有效性：
   • 研究发现，普通人与专业设计师在判断 UI 好坏上的一致性率仅为 49.2%，接近随机水平。
   • 然而，当设计师通过“草图”表达具体的修改意图时，一致性率立即跃升至 76.1%。
   • 这表明，未来的 AI 设计工具不应盲目猜测用户偏好，而需真正理解用户的视觉语言。

行业影响与未来展望

此项研究揭示了高质量、高信息密度的专业数据在垂直领域模型调优中的巨大潜力。如果 Apple 将此项技术整合进其开发工具 Xcode，那么“一句话生成美观应用”的时代可能不再遥远。

信息来源：AIbase Daily，发布日期：2026年2月6日

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