mimic chinese input method layout style

app.py

@@ -38,7 +38,7 @@ def suggest_next(text, model_name, k, m):
         early_stopping=True
     )
     suggestions = [out["generated_text"][len(text):] for out in outs]
-    # 更新 Radio choices，預設不選中任何項
+    # 更新 Radio choices，不預設選中任何項
     return update(choices=suggestions, value=None)
 
 def append_suggestion(current, choice):
@@ -47,16 +47,22 @@ def append_suggestion(current, choice):
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown(
         "## 🇹🇼 台灣中文下段預測  \n"
-        "結合小型語言模型與 ZeroGPU，一次展開所有建議，快速點選並拼接文字。"
+"        "結合小型語言模型與 ZeroGPU，即時 IME 風格建議條。"
     )
 
-    # 將輸入框與生成按鈕並排
+    # 欄位一：建議清單，置頂模仿輸入法建議欄
+    suggestions = gr.Radio(
+        [], label="建議清單", interactive=True, type="value", elem_id="suggestions-bar"
+    )
+
+    # 欄位二：輸入區及生成按鈕，同層排版
     with gr.Row():
         input_text = gr.TextArea(
             label="輸入文字", lines=4, placeholder="請在此輸入起始片段…"
         )
         gpu_button = gr.Button("使用 GPU 生成建議")
 
+    # 欄位三：模型與參數設定
     with gr.Row():
         model_selector = gr.Dropdown(
             MODEL_LIST, value=MODEL_LIST[0], label="選擇模型"
@@ -68,16 +74,12 @@ with gr.Blocks() as demo:
             minimum=1, maximum=10, step=1, value=5, label="M（建議數量 / Beam 數）"
         )
 
-    # 直接展開的建議清單（Radio）
-    suggestions = gr.Radio([], label="建議清單")
-
-    # 連結生成按鈕到推理函式
+    # 事件綁定
     gpu_button.click(
         fn=suggest_next,
         inputs=[input_text, model_selector, k_slider, m_slider],
         outputs=suggestions,
     )
-    # 點選建議後立刻拼接到文字框
     suggestions.change(
         fn=append_suggestion,
         inputs=[input_text, suggestions],