简介
2026 年 8 月的 HCI 论文，将信息架构作为 Generative UI 的共享状态。Maru 捕捉用户如何划分、排序、命名和确定信息优先级，把这些选择转化为可持续规则，并在后续多轮界面生成中复用，而不是每次都从提示词重新推断结构。
内容总结
Maru 带来的新价值：
1. 持久化结构记忆：跨多轮生成保留界面组织方式，而不是把每次提示都当成全新的布局请求
2. 明确的设计词汇：将分区、层级、顺序和命名映射为具体的 UI 生成决策
3. 从交互中学习偏好：同时从对话指令和用户对界面的直接操作中提取规则
4. 用户可控的对齐机制：让捕捉到的信息架构保持可见、可编辑，而非隐藏在模型状态中
5. 用户研究证据：研究显示，持久化信息架构能在多轮使用中维持对齐，而非持久化生成会逐渐偏离
1. 持久化结构记忆：跨多轮生成保留界面组织方式，而不是把每次提示都当成全新的布局请求
2. 明确的设计词汇：将分区、层级、顺序和命名映射为具体的 UI 生成决策
3. 从交互中学习偏好：同时从对话指令和用户对界面的直接操作中提取规则
4. 用户可控的对齐机制：让捕捉到的信息架构保持可见、可编辑，而非隐藏在模型状态中
5. 用户研究证据：研究显示，持久化信息架构能在多轮使用中维持对齐，而非持久化生成会逐渐偏离
标签
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