Визуальный код: новый вызов для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Бенчмарк VCode демонстрирует, как сложные визуальные представления, такие как SVG, ставят под сомнение возможности современных языковых моделей в области мультимодального кодирования.

Распределения VCode демонстрируют вариативность кодирования, отражая спектр представлений и потенциальную неоднозначность в структуре данных.

Исследование представляет VCode – эталон для оценки способности моделей понимать и генерировать код на основе визуальной информации, а также VCoder – фреймворк для улучшения производительности в этой области.

Несмотря на прогресс в области языковых моделей, задачи, требующие визуально-ориентированного кодирования, остаются недостаточно изученными. В данной работе представлена новая методика ‘VCode: a Multimodal Coding Benchmark with SVG as Symbolic Visual Representation’ – эталонный набор данных, использующий SVG как компактное и интерпретируемое визуальное представление для задач мультимодального кодирования. Эксперименты выявили, что существующие крупные языковые модели испытывают трудности с точным воспроизведением символической информации в SVG-коде. Способна ли разработанная архитектура VCoder, дополненная механизмами анализа и визуальными инструментами, преодолеть этот разрыв и обеспечить более надежное мультимодальное рассуждение?

Предел Восприятия: Ограничения Визуального Рассуждения

Современные визуальные языковые модели демонстрируют ограниченные возможности в решении сложных задач, требующих детального понимания на уровне кода. Неспособность адекватно интерпретировать визуальную информацию и выстраивать логические связи является существенным препятствием. Прямое сопоставление пикселей с кодом не позволяет зафиксировать ключевые визуальные семантические особенности. Существующие бенчмарки, такие как CV-Bench и MMMU, не обеспечивают достаточного стресс-теста для оценки кодировочных способностей. Необходима разработка более сложных оценочных метрик. Пусть N стремится к бесконечности – устойчивым останется лишь фундаментальное визуальное рассуждение, основанное на чистой логике и математической точности.

VCode: Визуализация как Код

VCode представляет собой новый мультимодальный бенчмарк, использующий Scalable Vector Graphics (SVG) в качестве промежуточного визуального представления. Этот подход оценивает способность моделей не только “видеть”, но и “конструировать” и “манипулировать” визуальной информацией. Трансляция изображений в SVG-код открывает потенциал для рассуждений на основе кода, позволяя моделям “мыслить” с помощью точных визуальных инструкций. SVG-код предоставляет структурированный, редактируемый формат для визуальных данных, предлагая преимущества по сравнению с представлениями на основе пикселей. Использование SVG позволяет проводить детальный анализ логики работы моделей, поскольку код обеспечивает явное и проверяемое представление визуальной информации.

VCoder: Усиление Визуальных Моделей Инструментами Редактирования

VCoder представляет собой фреймворк для расширения возможностей визуальных языковых моделей (VLM) за счет инструментов ревизии и визуального редактирования SVG-кода, обеспечивая возможность последовательной корректировки и улучшения изображений. Система «Acting with Visual Tools» использует внешние инструменты восприятия – детекторы и сегментаторы объектов – для предоставления структурированных визуальных подсказок при генерации SVG-кода. Принцип «Thinking with Revision» использует итеративный анализ расхождений и последующую корректировку, повышая точность и достоверность реконструируемых изображений.

Исследование показывает, что различные модули компьютерного зрения влияют на определение местоположения, категории и формы объектов.

Результаты экспериментов демонстрируют, что VCoder обеспечивает прирост в +12.3 балла по сравнению с базовой моделью Claude-4-Opus на бенчмарке VCode, а значение SigLIP достигает 72.3, а показатель CodeVQA – 46.8.

VCode Protocol: Проверка Качества Визуального Рассуждения

В рамках оценки корректности ответов, генерируемых на основе отрисованных SVG-изображений, используется подход LLM-as-Judge, обеспечивающий автоматизированную оценку визуального понимания. Для измерения семантической близости между исходными и отрисованными изображениями применяется визуальный энкодер SigLIP, гарантирующий точность и качество реконструкции изображений. Результаты, полученные на бенчмарке VCode, демонстрируют превосходство VCoder в решении сложных задач визуального рассуждения. Такой подход открывает путь к созданию более надежных и интерпретируемых моделей визуального языка. Простое решение не обязательно короткое, оно непротиворечивое и логически завершённое.

Представленный труд демонстрирует, что современные большие языковые модели сталкиваются с трудностями при точном представлении символической информации, особенно когда она визуализирована, как в случае SVG-графики. Это подтверждает необходимость разработки фреймворков, таких как VCoder, для улучшения способности моделей к логическому выводу и генерации кода. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что нейронные сети — это просто способ заставить компьютеры учиться, а не программировать их.» Данное наблюдение подчеркивает важность обучения моделей не просто воспроизведению шаблонов, а пониманию лежащих в основе принципов, что является ключевым аспектом для успешной работы с символическими представлениями и, как следствие, для решения задач, представленных в VCode.

Что Дальше?

Представленный в работе бенчмарк VCode, несомненно, обнажил проблему, которая, казалось бы, упускалась из виду в погоне за впечатляющими результатами генерации кода. Способность модели не просто воспроизводить символы, а понимать их семантическое значение в контексте визуального представления, оказалась существенно слабее, чем предполагалось. Создание «работающего» кода на тестовых примерах – это лишь частный случай, иллюзия успешного решения, если не гарантирована его непротиворечивость при изменении входных данных.

VCoder, как попытка смягчить эту проблему, предлагает инструменты для ревизии и визуализации. Однако, это лишь временное решение, подобное лечению симптомов, а не устранению причины. Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке моделей, способных к формальной верификации сгенерированного кода, доказывая его корректность, а не полагаясь на эмпирические наблюдения. Необходимо отойти от принципа «работает на тестах» к принципу «доказано математически».

В конечном счете, истинный прогресс в области мультимодального кодирования потребует отхода от поверхностных корреляций и углубленного изучения принципов логического вывода и символьной репрезентации. Задача не в том, чтобы научить машину «рисовать» код, а в том, чтобы научить её мыслить в терминах формальных систем. Иначе, мы обречены на бесконечную гонку за улучшением статистических моделей, лишенных внутренней непротиворечивости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02778.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 23:03

🚀 Квантовые новости