J. Menick, S. Borgeaud, A. Brock, A. Nematzadeh, S. Sharifzadeh, M. Binkowski, R. Barreira, O. Vinyals, A. Zisserman, and K. Simonyan. Flamingo: a visual language model for few-shot learning, 2022.
[3] R. Anil, A. M. Dai, O. First, M. Johnson, D. Lepikhin, A. Passos, S. Shakeri, E. Taropa, P. Bailey, Z. Chen, E. Chu, J. H. Clark, L. E. Shafey, Y. Huang, K. Meier-Hellstern, G. Mishra, E. Moreira, M. Omernick, K. Robinson, S. Ruder, Y. Tay, K. Xiao, Y. Xu, Y. Zhang, G. H. Abrego, J. Ahn, J. Austin, P. Barham, J. Botha, J. Bradbury, S. Brahma, K. Brooks, M. Catasta, Y. Cheng, C. Cherry, C. A. Choquette-Choo, A. Chowdhery, C. Crepy, S. Dave, M. Dehghani, S. Dev, J. Devlin, M. Diaz, N. Du, E. Dyer, V. Feinberg, F. Feng, V. Fienber, M. Freitag, X. Garcia, S. Gehrmann, L. Gonzalez, G. Gur-Ari, S. Hand, H. Hashemi, L. Hou, J. Howland, A. Hu, J. Hui, J. Hurwitz, M. Isard, A. Ittycheriah, M. Jagielski, W. Jia, K. Kenealy, M. Krikun, S. Kudugunta, C. Lan, K. Lee, B. Lee, E. Li, M. Li, W. Li, Y. Li, J. Li, H. Lim, H. Lin, Z. Liu, F. Liu, M. Maggioni, A. Mahendru, J. Maynez, V. Misra, M. Moussalem, Z. Nado, J. Nham, E. Ni, A. Nystrom, A. Parrish, M. Pellat, M. Polacek, A. Polozov, R. Pope, S. Qiao, E. Reif, B. Richter, P. Riley, A.C.Ros,A.Roy,B.Saeta,R.Samuel,R.ShelbyA.SloneD.Smilkov D.R.SoD.SohnS.TokumineD.ValterV.VasudevanK.VodrahalliX.WangP.Wang Z.WangT.WangJ.WietingY.WuK.XuY.XuL.XueP.YinJ.YuQ.ZhangS.Zheng C.ZhengW.ZhouD.ZhouS.Petrov and Y.Wu.Palm 2 technical report, 2023
[4] C. Bai, X. Zang, Y. Xu, S. Sunkara, A. Rastogi, J. Chen, and B. A. y Arcas. UIbert: Learning generic multimodal representations for UI understanding. In Z. Zhou, editor, Proc. of the 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2021, pages 1705-1712. ijcai.org, 2021.
[5] P. Banerjee, S. Mahajan, K. Arora, C. Baral, and O. Riva. Lexi: Self-supervised learning of the UI language. In Proc. of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics, December 2022.
[6] R. Bommasani, D. A. Hudson, E. Adeli, R. Altman, S. Arora, S. von Arx, M. S. Bernstein, J. Bohg, A. Bosselut, E. Brunskill, E. Brynjolfsson, S. Buch, D. Card, R. Castellon, N. Chatterji, A. Chen, K. Creel, J. Q. Davis, D. Demszky, C. Donahue, M. Doumbouya, E. Durmus, S. Ermon, J. Etchemendy, K. Ethayarajh, L. Fei-Fei, C. Finn, T. Gale, L. Gillespie, K. Goel, N. Goodman, S. Grossman, N. Guha, T. Hashimoto, P. Henderson, J. Hewitt, D. E. Ho, J. Hong, K. Hsu, J. Huang, T. Icard, S. Jain, D. Jurafsky, P. Kalluri, S. Karamcheti, G. Keeling, F. Khani, O. Khattab, P. W. Koh, M. Krass, R. Krishna, R. Kuditipudi, A. Kumar, F. Ladhak, M. Lee, T. Lee, J. Leskovec, I. Levent, X. L. Li, X. Li, T. Ma, A. Malik, C. D. Manning, S. Mirchandani, E. Mitchell, Z. Munyikwa, S. Nair, A. Narayan, D. Narayanan, B. Newman, A. Nie, J. C. Niebles, H. Nilforoshan, J. Nyarko, G. Ogut, L. Orr, I. Papadimitriou, J. S. Park, C. Piech, E. Portelance, C. Potts, A. Raghunathan, R. Reich, H. Ren, F. Rong, Y. Roohani, C. Ruiz, J. Ryan, C. Ré, D. Sadigh, S. Sagawa, K. Santhanam, A. Shih, K. Srinivasan, A. Tamkin, R. Taori, A. W. Thomas, F. Tramér, R. E. Wang, W. Wang, B. Wu, J. Wu, Y. Wu, S. M. Xie, M. Yasunaga, J. You, M. Zaharia, M. Zhang, T. Zhang, X. Zhang, Y. Zhang, L. Zheng, K. Zhou and P. Liang. On the opportunities and risks of foundation models, 2022..
[7] J. Bradbury, R. Frostig, P. Hawkins, M. J. Johnson, C. Leary, D. Maclaurin, G. Necula, A. Paszke, J. VanderPlas, S. Wanderman-Milne, and Q. Zhang. JAX: composable transformations of Python+NumPy programs, 2018.
[8] T. B. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry, A. Askell, S. Agarwal, A. Herbert-Voss, G. Krueger, T. Henighan, R. Child, A. Ramesh, D. M. Ziegler, J. Wu, C. Winter, C. Hesse, M. Chen, E. Sigler, M. Litwin, S. Gray, B. Chess, J. Clark, C. Berner, S. McCandlish, A. Radford, I. Sutskever, and D. Amodei. Language models are few-shot learners, 2020.
[9] A. Burns, D. Arsan, S. Agrawal, R. Kumar, K. Saenko, and B. A. Plummer. Mobile app tasks with iterative feedback (motif): Addressing task feasibility in interactive visual environments. CoRR, abs/2104.08560, 2021.
[10] J. Chen, C. Chen, Z. Xing, X. Xu, L. Zhu, G. Li, and J. Wang. Unblind Your Apps: Predicting Natural-Language Labels for Mobile GUI Components by Deep Learning. In Proc. of the