Hugging Face 每日论文·· 1 天前精选AI 评分52
AesCode：以解耦跨模态奖励提升代码生成的视觉质量
AesCode: Aesthetic Code Generation with Decoupled Cross-Modal Rewards
AI 导读
论文提出 AesCode，用同一提示词生成的图像作为美学参考来引导代码生成，并将目标表示为可归因的设计图，从中导出互补的跨模态奖励：确定性验证器打分可从代码与渲染中解析的属性，VLM 评审通过与图元素绑定的 Visual Graph Rubric（VGR）评估不可解析属性，再经逐通道归一化的强化学习联合优化。
推荐理由
论文把可验证正确性与视觉质量拆成两路奖励分别打分，做代码生成评测的人可借鉴这种分离式基准设计。
来源：Hugging Face 每日论文 · huggingface.co