本文介绍了一种新方法，使大型语言模型（LLM）能够处理可缩放矢量图形（SVG）格式的图像。该方法通过视觉到语言的分词器（V2T Tokenizer）实现视觉理解，无需微调。研究表明，LLM在图像识别、描述和视觉问题回答等任务中表现出色，具有良好的鲁棒性和自回归图像恢复能力。

本文介绍了一种新方法，使大型语言模型（LLM）能够处理可缩放矢量图形（SVG）格式的图像，旨在弥合视觉与文本模态的鸿沟。通过图像分类和生成，展示了该方法在鉴别性和生成性任务上的潜力及其鲁棒性。同时，研究评估了视觉语言模型（VLMs）在几何推理中的表现，发现其在视觉演绎推理方面仍有提升空间。

本文介绍了一种使用可缩放矢量图形（SVG）格式处理图像的新方法，弥合了视觉和文本模态之间的鸿沟，提高了语言模型对图像的理解和操作能力。通过简单的图像分类、生成和上下文学习，展示了该方法在鉴别性和生成性任务上的潜力，以及对分布偏移的鲁棒性和上下文学习能力的提高。

本文介绍了一种使用可缩放矢量图形（SVG）格式处理图像的新方法，弥合了视觉和文本模态之间的鸿沟，提高了对分布偏移的鲁棒性。通过简单的图像分类、生成和上下文学习，展示了该方法在鉴别性和生成性任务上的潜力。