前言

在写书的时候，之所以事无巨细的讲问题的定义、思考的过程，因为，世界是不断变化的，如果不掌握变化背后的思维方法，仅仅刻舟求剑、缘木求鱼，是无法将问题彻底解决的。因此，我希望借助一些实际的案例，继续诠释梳理想表达的思维方法，借此解决一些大家阅读中的困惑。同时，随着技术的进步和 AI 的发展，书里的思维方法虽然可以复用，但如何复用？如何跟新的技术相结合？这也是本系列文章想要解决的第二个问题。欢迎大家留言，提出需要解答的问题和困惑，我尽量安排在后续文章中一并回答。

用户需求为何会个性化

在开始正式内容之前，先简要介绍一下用户需求为何会个性化以及从何时开始个性化的？首先，我们可以用类比的方法在另一个领域求证。比如，在购物领域，刚参加工作的时候，受限于信用卡额度和工资收入，想要选择一台个人笔记本电脑，大部分情况下只能选择廉价、沉重、屏幕模糊的入门配置，预算卡得越紧，选择的范围越窄。

随着不断成长，个人笔记本电脑带来的信息、学习环境等便利性，以复利的方式在体内积累，终于在一份大厂高薪 Offer 面前瓜熟蒂落。忽的发现，预算一下提高了数个档次，想着：是时候买个好笔记本电脑犒劳一下自己了。这时候，预算宽松，选择的范围变的宽泛。同时，宽泛的选择和需求刺激了供给端，电脑厂商们摩拳擦掌，什么游戏本、轻薄本、标压本、扩展坞外接显卡本……琳琅满目。选择的可能性增加，也就从没得选变成选择困难了。但是，这并不是需求个性化的开始，也不是个性化的根因，这只是个性化的可能，或者叫个性化的生长空间。

换个视角来探求一下个性化的根因。比如，我有两个孩子，老大刚出生的时候没奶吃，大部分时间在喝奶粉。老二刚出生的时候天天吃奶，很少喝奶粉。但是，我并不知道孩子是喜欢喝奶粉呢？还是喜欢喝母乳？做选择的是我和家人。孩子慢慢长大了，看到别的孩子踩水他们也踩水，看到别的孩子爬高上低的他们也跟着爬，甚至别的孩子在地上撒泼打滚，我俩娃也是一学就会。我就问他们：你自己觉得应该怎么对待水？对待楼梯扶手？对待地上的尘土？看别人做就学，没有自己的判断，岂不是很无趣？但孩子们并不在意。

随着一天天长大，老大上学了能自己读书之后，我发现他不好忽悠了，而且很有自己的想法。可见，随着心智的成熟和内化的知识、思想越来越多，孩子有了独立思考的能力和独立的人格。然而，随着社会教育程度的提高和人们素质的普遍提升，追星、哈日、哈韩等情况变的越来越少了，不会再那么强烈的跟风偶像、跟风潮流。更多的人，开始关注自己的内心，关注内心滋养出的独特的个体思维、个人风格。这时，人们慢慢的分道扬镳了，共性的东西逐渐减少、个性的东西逐渐增多，让每个个体宣誓着自己的——卓尔不群。

综上所述，当任何一个用户场景下，只要拥有个性化的生长空间：选择的可能性，同时拥有独立思维能力：选择的动机，用户在该场景下的需求就会离散化。无论这两个变量放大哪一个，都会使用户需求的离散化过程加剧。回到本文的主题，在 AIGC 的时代，富文本内容被 AI 大模型的：生文、生图能力极大的丰富，甚至可以说内容的供给是无限的，因此，选择内容的可能性是无限的。如何根据用户的个性化和无限的内容，找到其中布局样式的最佳信息表达方式？

研究和定义问题

如何根据用户的个性化和无限的内容，找到其中布局样式的最佳信息表达方式？在我的书《UI智能化与前端智能化》中有过详述，书中的方法主要还是以海量的方案、A/B Test 和个性化 UI 方案推荐为主。在书中有对端智能的一些介绍和展望，但因为当时并没有进行完整的实践，所以，没有将端智能的实现方法写在书里。采用 UI 方案推荐，最主要的是通过不断细化推荐的人群，来提供个性化 UI 的能力，但是，在云端进行模型训练有诸如：隐私、成本、实时性等问题。端智能，随着越来越多的小模型开源，越来越多的 NPU 在端侧部署和迭代，终将成为 AI 领域解决用户问题不可或缺的重要环节。因此，本文主要围绕 ONNX 在端上进行增量学习，来实现富文本布局样式的个性化。

第一步：通过示例研究富文本布局样式的问题

首先，假设有一篇图文混排的内容，标题12个汉字，作者和日期在一行，作者3个汉字，日期yyyy-mm-dd，文本长度587个汉字，图片高度200宽度300单位是像素，使用 TailwindCSS 控制和优化样式，并生成相应的骨架图来预览最终文章展示的效果。

<script>
  const title = "这是一个12字的标题";
  const author = "作者名";
  const date = "2024-06-07";
  const content = "这里是正文内容，共587个汉字。" + "这里是正文内容，共587个汉字。".repeat(29); // 模拟587个汉字
  const imageUrl = "https://via.placeholder.com/300x200"; // 示例图片链接
</script>

<div class="max-w-4xl mx-auto p-4">
  <!-- 文章标题 -->
  <h1 class="text-2xl font-bold mb-2">{title}</h1>
  
  <!-- 作者和日期 -->
  <div class="flex justify-between text-gray-600 mb-4">
    <span>{author}</span>
    <span>{date}</span>
  </div>
  
  <!-- 图片 -->
  <div class="mb-4">
    <img src={imageUrl} alt="Article Image" class="w-full max-w-sm mx-auto" />
  </div>
  
  <!-- 正文内容 -->
  <div class="text-justify text-gray-800">
    {content}
  </div>
</div>

<style>
  .skeleton {
    background: linear-gradient(90deg, rgba(255, 255, 255, 0) 0%, rgba(255, 255, 255, 0.3) 50%, rgba(255, 255, 255, 0) 100%);
    background-size: 200% 100%;
    animation: skeleton 1.5s infinite;
  }

  @keyframes skeleton {
    0% {
      background-position: 200% 0;
    }
    100% {
      background-position: -200% 0;
    }
  }
</style>

<div class="max-w-4xl mx-auto p-4 mt-10">
  <!-- 骨架图 -->
  <div class="skeleton h-8 w-3/4 mb-2"></div>
  <div class="flex justify-between text-gray-600 mb-4">
    <div class="skeleton h-6 w-20"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-32"></div>
  </div>
  <div class="skeleton h-52 w-full max-w-sm mx-auto mb-4"></div>
  <div class="space-y-4">
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
    <div class="skeleton h-6 w-full"></div>
  </div>
</div>

通过对渲染结果的分析，可以发现，一个良好的富文本布局样式应该包含：

• 简化结构:
  将内容分成更小的部分或模块，让每个模块专注于一个主题。这样可以避免信息过载。
  使用颜色和间距来区分不同的部分或模块。
• 色彩搭配:
  使用更少的颜色并保持一致。选择一个主要颜色和几个辅助颜色。
  使用颜色区分不同的区域或主题，而不是使用多种不同的颜色，这样可以减少视觉疲劳。
• 字体和排版:
  使用一致的字体样式和大小。标题、正文、注释等不同层次的内容可以使用不同的字体大小和样式，但保持一致性。
  增加行间距和段间距，让内容更容易阅读。
• 图标和图片:
  使用图标来表示不同的模块或内容，使其更直观。
  确保所有的图标和图片风格一致，避免混乱。

内容优化的部分应该包含：

• 明确主题:
  确保每个模块或部分都有一个明确的标题或主题。
  确保每个主题下的内容都相关且有逻辑性。
• 减少文字量:
  使用简洁明了的语言，避免冗长的句子。
  使用要点或列表形式展示信息，便于快速浏览。
• 高亮关键点:
  使用粗体、颜色或其他视觉效果高亮关键点或重要信息。
• 视觉层次:
  使用不同的字体大小、颜色、图标等来创建视觉层次，使读者一眼就能抓住重点信息。

为了让实现更简洁，针对上述内容我进行了一定的抽象：信息密度、美学分数和信息展示权重。从这三个维度定义一个富文本内容的排版布局样式是否美观，就可以把这个主观的问题变得客观一些，用可量化的指标进行考察和分析。

第二步：对评估信息密度、美学分数和信息展示权重进行数学建模

1. 信息密度计算

信息密度可以通过计算每个块元素的字符数、单词数、图片数量等来量化。具体计算公式如下：

​其中：

2. 美学分数计算

美学分数可以通过以下公式计算，该公式考虑了元素的对齐、间距、颜色对比度等因素：

其中：

• 对齐度：计算元素在水平和垂直方向上的对齐程度，值越高表示对齐越好。
• 间距均匀性：计算元素之间间距的标准差，值越低表示间距越均匀。
• 颜色对比度：计算相邻元素颜色的对比度，值越高表示对比越强。

3. 信息展示权重计算

信息展示权重基于元素的重要性和其在页面中的位置来计算。可以使用以下公式：

其中：

综合优化公式

综合考虑信息密度、美学分数和信息展示权重，可以使用以下综合优化公式：

其中：

示例

假设有一个图文混排布局，包括标题、作者和日期、正文和图片，具体如下：

• 标题：12个汉字
• 作者：3个汉字
• 日期：yyyy-mm-dd（10个字符）
• 正文：587个汉字
• 图片：宽度300px，高度200px

步骤

1. 信息密度计算：

2. 美学分数计算：对齐度：假设对齐度为0.8间距均匀性：假设间距均匀性为0.7颜色对比度：假设颜色对比度为0.9

3. 信息展示权重计算：假设标题、作者、日期、正文和图片的重要性权重分别为0.3, 0.1, 0.1, 0.4, 0.1位置权重假设根据视觉优先级分别为0.4, 0.1, 0.1, 0.3, 0.1

4. 综合评分计算：

通过这个模型，我们可以量化图文混排布局的综合评分，帮助优化信息密度、美学分数和信息展示权重。这个模型可以进一步调整权重系数和计算公式，以更好地适应具体应用场景和需求。

第三步：模型设计

为了设计一个基于 ONNX 的端侧训练模型，用于根据用户的评分进行后验机器学习，理解用户的个性化布局样式偏好，我们可以考虑以下步骤：

模型架构

输入层:

布局特征: 包含各种布局属性，例如字体大小、颜色、间距、对齐方式等。

上下文特征: 包含内容的类型、用户的历史偏好等。

隐藏层:

卷积层（Conv Layers）: 处理图像特征，如果需要考虑图文混排中的图像部分。

全连接层（Fully Connected Layers）: 处理所有的布局和上下文特征。

输出层:

评分预测: 预测用户对当前布局的评分。

数据收集

• 用户评分数据: 收集用户对不同布局样式的评分数据。
• 布局样式数据: 收集不同布局样式的特征数据。
• 用户上下文数据: 收集用户的偏好和历史数据。

特征提取

• 布局特征: 提取各种布局属性的数值化表示，例如颜色的RGB值、字体大小的数值等。
• 上下文特征: 提取用户的偏好和历史数据，并进行数值化表示。

数据预处理

• 归一化: 对数值型特征进行归一化处理。
• 分类编码: 对分类特征进行独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）。

模型训练

• 初始训练: 在服务器端进行初始训练，生成初始模型权重。
• 端侧训练: 将模型部署到用户设备上，根据用户评分进行在线更新。

用户评分反馈

• 实时反馈: 用户在使用过程中对布局样式进行评分。
• 数据更新: 收集用户的评分数据和当前布局样式的特征。

在线训练

• 小批量更新: 使用小批量（mini-batch）SGD或其他优化算法，根据新收集的数据进行模型权重更新。
• 模型更新: 定期将更新后的模型权重同步回服务器，以便进行全局优化。

第四步：实现细节

特征处理（使用 PyTorch 示例）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 模块化特征处理器
class FeatureProcessor:
    def __init__(self):
        self.embeddings = nn.ModuleDict({
            'user_identity': nn.Embedding(num_embeddings=100, embedding_dim=10),
            'time_of_day': nn.Embedding(num_embeddings=24, embedding_dim=5),
            'location': nn.Embedding(num_embeddings=50, embedding_dim=8),
            'device_type': nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=3),
            # 添加其他类别特征的Embedding...
        })

    def process(self, features):
        processed_features = []
        for feature_name, feature_value in features.items():
            if feature_name in self.embeddings:
                embedded_feature = self.embeddings[feature_name](torch.tensor([feature_value]))
                processed_features.append(embedded_feature.squeeze(0))
            else:
                processed_features.append(torch.tensor([feature_value], dtype=torch.float32))
        return torch.cat(processed_features)

# 创建示例数据集
class LayoutDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, feature_processor):
        self.data = data
        self.feature_processor = feature_processor

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        features = self.data[idx]['features']
        label = self.data[idx]['label']
        processed_features = self.feature_processor.process(features)
        return processed_features, torch.tensor(label, dtype=torch.float32)

# 示例数据
data = [
    {'features': {'user_identity': 5, 'time_of_day': 14, 'location': 3, 'device_type': 1, 'font_size': 12, 'color_value': 200}, 'label': 4.5},
    {'features': {'user_identity': 7, 'time_of_day': 20, 'location': 5, 'device_type': 2, 'font_size': 13, 'color_value': 150}, 'label': 3.8},
    # 更多数据...
]

# 创建特征处理器和数据集
feature_processor = FeatureProcessor()
dataset = LayoutDataset(data, feature_processor)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

# 查看处理后的特征示例
for features, label in dataloader:
    print('Processed Features:')
    print(features)
    print('Labels:')
    print(label)
    break  # 仅打印一个batch的示例

模型定义

# 定义注意力机制
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(Attention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.attention_weights = nn.Parameter(torch.randn(input_dim))

    def forward(self, x):
        attention_scores = torch.matmul(x, self.attention_weights)
        # Ensure attention_scores has correct shape: (batch_size, num_features)
        
        attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)  # softmax along the last dimension
        
        # Expand attention_weights to match the last dimension of x
        attention_weights = attention_weights.unsqueeze(-1)
        
        # Multiply x by attention_weights element-wise
        x = x * attention_weights
        
        return x

# 定义布局偏好模型
class LayoutPreferenceModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(LayoutPreferenceModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
        self.attention = Attention(input_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.attention(x)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 初始化模型
input_dim = sum(embedding.embedding_dim for embedding in feature_processor.embeddings.values()) + 2  # 加上两个额外的数值特征
model = LayoutPreferenceModel(input_dim)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

模型训练

# 示例训练过程
def train(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs=100):
    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in dataloader:
            features, label = batch[0], batch[1]  # 假设每个批次是一个列表，第一个元素是特征，第二个元素是标签
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(features)
            outputs = outputs.squeeze()  # 去除多余的维度，确保与标签形状匹配
            loss = criterion(outputs, label)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        
        if (epoch + 1) % 10 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 开始训练
train(model, dataloader, criterion, optimizer)

导出 ONNX 模型

import onnx
import onnxruntime as ort
# 导出模型为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, input_dim)
torch.onnx.export(model,
                  dummy_input,
                  "layout.onnx",              # 输出文件路径
                  verbose=True,              # 是否打印详细信息
                  input_names=['input'],     # 输入名称，通常是input
                  output_names=['output'])   # 输出名称，通常是output

端侧增量学习（使用 ONNX Runtime）

import numpy as np
# 步骤2：使用 ONNX Runtime 进行增量学习
# 加载 ONNX 模型进行增量学习
def incremental_train_onnx(model_path, updated_data, feature_processor):
    # 加载原始 ONNX 模型
    original_model = onnx.load(model_path)
    
    # 创建更新后的模型文件名
    updated_model_path = "layout.onnx"

    # 准备数据
    features = [feature_processor.process(data['features']) for data in updated_data]
    labels = [data['label'] for data in updated_data]

    # 在端侧执行增量学习，更新模型的权重
    for features_batch, label in zip(features, labels):
        ort_inputs = {original_model.graph.input[0].name: features_batch.unsqueeze(0).detach().numpy()}
        ort_labels = np.array([label], dtype=np.float32)
        
        # 创建 ONNX SessionOptions
        options = ort.SessionOptions()
        options.log_severity_level = 3  # 设置详细日志级别
        
        # 加载更新后的模型
        ort_session = ort.InferenceSession(updated_model_path, options)
        
        # 训练模型
        ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
        
        # 计算损失（这里可以根据需要修改，这里简化为单个样本的 MSE 损失）
        loss = np.mean(np.square(ort_outputs[0] - ort_labels))
        
        # 打印训练日志
        print(f'Loss: {loss:.4f}')

    # 保存更新后的模型（这一步是可选的）
    onnx.save_model(original_model, updated_model_path)
    print(f"Updated model saved to {updated_model_path}")

# 创建特征处理器
feature_processor = FeatureProcessor()
# 新数据示例
updated_data = [
    {'features': {'user_identity': 8, 'time_of_day': 10, 'location': 1, 'device_type': 3, 'font_size': 11, 'color_value': 180}, 'label': 4.2},
    # 更多新数据...
]
# 开始增量学习
incremental_train_onnx("layout.onnx", updated_data, feature_processor)

总结

至此，我们实现一个基于 ONNX 的端侧训练模型，用于根据用户评分进行后验机器学习，理解用户的个性化布局样式偏好。这种方法不仅可以提高模型的个性化和准确性，还能通过端侧训练减轻服务器的负担，实现更高效的模型更新和部署。虽然，限于时间这只是一个示例代码，但代码我都在本机测试过，框架和逻辑上应该是正确的。通过上述内容的分享，我期望能把自己对如何通过算法模型做 UI 个性化这个事儿的思路讲清楚，如果大家有什么不明白的地方，或者有其它问题，都可以留言给我。