华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和 宾夕法尼亚大学的研究人员推出Visual SKETCHPAD，它赋予了多模态语言模型（LMs）一种新的可视化工具——素描板，以及在素描板上绘图的能力。这就像给计算机一个可以在上面画草图的画板，帮助它更好地理解和解决问题。例如，当你在解决一个几何问题时，你可能会在纸上画一些辅助线来帮助思考。Visual SKETCHPAD就像给计算机提供了这样一个能力，让它在处理问题时，能够“画”出一些图形或标记来帮助自己理解问题和找到解决方案。
- 项目主页：https://visualsketchpad.github.io
- GitHub：https://github.com/Yushi-Hu/VisualSketchpad
主要功能：
- 可视化推理：通过在素描板上绘制图形和标记，增强了模型对视觉和空间概念的理解。
- 多模态交互：结合了文本和视觉信息，使模型能够更全面地处理问题。
主要特点：
- 素描板工具：提供了一系列的工具，让模型能够绘制线条、框、标记等，类似于人类的草图。
- 视觉感知增强：在绘图过程中可以使用专家视觉模型，例如对象检测模型来绘制边界框，或分割模型来绘制掩膜。
工作原理：
- 问题理解：模型接收到一个问题，并分析问题的上下文。
- 绘图计划：根据问题，模型生成一个绘图计划，决定需要绘制什么样的视觉元素。
- 执行绘图：模型使用Python代码调用素描板工具，执行绘图动作，生成视觉草图。
- 分析与响应：通过分析生成的草图，模型提取关键信息，并最终回答问题。
具体应用场景：
- 数学问题解决：例如几何问题，模型可以在素描板上绘制辅助线来帮助证明几何定理。
- 视觉推理任务：如在图像中寻找物体的相对位置，模型可以绘制边界框来识别和比较物体。
- 复杂视觉问题：例如在棋盘游戏中分析策略，模型可以绘制棋盘的视觉表示来辅助决策。
Visual SKETCHPAD通过结合语言和视觉推理，显著提高了多模态语言模型在数学和视觉任务上的性能，为未来更高级的多模态智能提供了新的可能性。
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