论文页面 - 评分标准作为视觉修复上下文用于自进化UI到代码生成

来源：https://huggingface.co/papers/2608.24138 作者：

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摘要

RubSE 通过使用评分标准引导的自进化来防止视觉修复耦合和轨迹坍缩，从而提高 UI 到代码生成的稳定性。

大型视觉语言模型在 UI 到代码生成方面已展现出强劲进展，但其测试时的自进化仍不稳定。我们首先识别出一个根本性障碍，称为视觉修复耦合（visual repair coupling）：一处局部代码编辑可能通过布局、样式和组件依赖关系传播，在修正一个视觉不匹配的同时，可能损害之前已忠实呈现的区域。为解决此问题，我们提出了 RubSE（https://huggingface.co/papers?q=RubSE），一个评分标准引导的自进化（Rubric-guided Self-Evolution）框架，该框架使用评分标准将视觉反馈表示为结构化的视觉修复上下文。在每一轮精炼中，RubSE 生成类型化的候选评分标准，选择一个优先级高的修复目标，并将先前选择的评分标准存储为历史记录，从而引导每次修订走向范围明确的视觉修复，同时避免重复或范围过广的更改。在六种 VLM 和三个 UI 到代码基准上的评估表明，RubSE 在最终轮和最佳轮设置中显著优于朴素的自进化方法，实现了更稳定的精炼轨迹和更高的轨迹级性能上限。进一步分析表明，RubSE 通过改进从严重视觉回归中的恢复能力来缓解轨迹坍缩，并且更强的评分标准生成器可以将有效的视觉修复指导转移给较弱的代码改进器。

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