Apr, 2024

MIT App Inventor 上的生成型 AI 代理的快速移动应用开发

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TL;DR通过使用 MIT App Inventor 提供的开发平台，本文提出了一种用于快速开发 AI 代理应用程序的方法论，并展示了三个不同的移动应用程序的开发过程：用于培育可持续社区的 SynchroNet；用于解决拖延症的 ProductiviTeams；以及用于增强社区安全的 iHELP。这三个应用程序都无缝整合了多种生成性 AI 功能，并利用了 OpenAI 的 API，同时在整合不同工具和 AI 功能方面提供了洞察，旨在鼓励年轻开发者参与我们建立实用的 AI 代理应用程序的努力。
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发现论文，激发创造
  • 基于人工智能的移动应用程序：一项探索性研究

    本文通过数据集分析、关键问题定位和用户反馈与隐私保护等多方面对 56682 款 AI 应用进行了研究，揭示了其中的不足之处，如模型保护不足，用户隐私数据泄露等，还提供了数据集以供未来研究引用。

    Dec, 2022

  • 生成人工智能（GAI）在移动和无线网络中的应用：综述

    人工智能在移动网络和物联网领域的成功促进了移动网络和未来互联网向整合人工智能的物联网时代迈进。本文详细介绍了生成式人工智能在移动和无线网络中的作用，包括基础知识、模型、应用、网络管理、无线安全、语义通信，并总结了当前移动和无线网络中生成式人工智能的研究现状和面临的挑战。

    May, 2024

  • 朝着真正的智能应用程序：研究智能手机内置 AI 应用程序中的人工智能交互

    本研究探索手机应用程序中的人工智能功能使用现状，总结了三种主要的交互模式类型，并实施了一个多方面的搜索启用画廊，研究结果表明了我们发现的有用性。

    Jul, 2023

  • 软件开发教育中的生成式人工智能助手

    本研究探讨运用生成式 AI 助手在软件开发中的应用，以 GitHub Copilot 和 ChatGPT 为例，纳入领域专家面谈以了解业界现状和挑战，进一步提出未来的软件开发教育建议。

    Mar, 2023

  • AI2Apps: 基于 LLM 的 AI 智能代理应用的可视化 IDE

    AI2Apps 是一个具有全周期能力的视觉集成开发环境，旨在加速开发人员构建可部署的基于 LLM 的人工智能代理应用。通过将完备的开发工具集和直观的可拖放组件相结合，AI2Apps 确保了开发的高效和流畅。一项扩展插件系统 AAE 展示了新插件如何使 Web 代理模拟类似于人类浏览行为，通过我们的案例研究，证明了 AI2Apps 在调试复杂多模态代理时，减少了 90％的令牌消耗和 80％的 API 调用，其在线演示、开源代码和屏幕录像视频现已公开访问。

    Apr, 2024

  • AppAgent: 多模态代理与智能手机用户

    该研究介绍了一种基于大型语言模型的多模态代理框架，旨在操作智能手机应用程序，通过简化的操作空间模拟人类的点击和滑动等交互，避免了系统后端访问的需求，并扩大了其适用性。代理的功能核心是其创新的学习方法，通过自主探索或观察人类示范学习并构建知识库以执行跨不同应用的复杂任务，通过在 10 个不同应用程序中进行 50 个任务的广泛测试，证明了代理在处理各种高级任务上的熟练程度。

    Dec, 2023

  • MetaAID：一个通过 AI 技术和人工编辑开发元宇宙应用的灵活框架

    提出了一个新的灵活的元宇宙人工智能技术框架 metaAID，该框架可支持多种人工智能技术在数字孪生和虚拟人类的开发中使用。开发元宇宙应用程序涉及技术开发任务和手动编辑工作，并经常成为一个重量级多团队协作项目，而多个行业的元宇宙应用程序开发更加困难。在此框架的基础上，我们设计了 5 个应用程序来支持国内需求和经济内部循环的 3 个行业，并通过实验结果表明，我们的框架可以支持各行业开发元宇宙应用时的人工智能技术。

    Apr, 2022

  • Aptly: 利用自然语言编写移动应用

    Aptly 是一种扩展了 MIT App Inventor 平台的工具，通过代码生成的大型语言模型实现自然语言驱动的移动应用开发；Aptly 通过文本语言与 App Inventor 的块语言相结合，允许通过文本模型实现可视化代码生成；论文详细介绍了 Aptly 服务器如何集成语言模型，以实时协作的方式自动创建和编辑用户指令下的移动应用；最后，通过对涉及高中学生的试点实验的研究结果，论文强调了 Aptly 作为一个工具的潜力，它民主化了应用程序开发并促进了技术创造力。

    Apr, 2024

  • 绿色移动计算中人工智能的二重性：文献综述

    人工智能在移动设备领域带来了越来越多的新功能，但其操作也消耗了大量能源。本文回顾了过去十年在绿色移动计算领域中使用人工智能的文献，并总结了 13 个主要课题。研究结果表明，该领域近年来有所增长，但对于基于人工智能的移动系统能源消耗的研究相对较少，需要进一步探索。同时，研究还发现绝大多数文献只是学术贡献，需要促进移动软件行业的参与。

    Jul, 2023

  • 关于人工智能启发的用户界面设计

    通过本文讨论了三种不同的方法来利用人工智能 (AI) 来支持应用设计师创造更好、更多样化和更具创意的移动应用界面 (UI)：第一种方法是设计师可以使用大型语言模型 (LLM)，如 GPT，直接生成和调整一个或多个 UI；第二种方法是使用视觉 - 语言模型 (VLM) 有效地搜索大型截图数据集，例如应用商店中发布的应用；第三种方法是训练一个专门设计用于生成应用界面的扩散模型 (DM)，作为启发性图片。我们讨论了如何使用 AI 来激发和辅助创造性应用设计，而不是自动化它。

    Jun, 2024