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基于文本的矢量图形推理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型多模态模型在广泛的视觉语言基准测试中表现出色，但在需要对底层视觉细节进行精确感知的任务中，常常遇到困难。为了解决这个问题，提出了一种名为VDLM的模型，它在二维矢量图形领域进行基于文本的推理。VDLM使用可伸缩矢量图形（SVG）进行精确的视觉描述，并通过预先训练的语言模型建立SVG和PVD之间的桥梁。VDLM具有更强的零样本性能，适用于各种基于二维矢量图形的低级多模态感知和推理任务。
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关键要点
- 大型多模态模型在视觉语言基准测试中表现出色，但在精确感知底层视觉细节的任务中存在困难。
- 提出了一种名为VDLM的模型，专注于二维矢量图形领域的基于文本的推理。
- VDLM使用可伸缩矢量图形（SVG）进行精确的视觉描述。
- 通过预先训练的语言模型，VDLM建立了SVG和PVD之间的桥梁。
- VDLM具有更强的零样本性能，适用于各种基于二维矢量图形的低级多模态感知和推理任务。
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