你有沒有試過這樣的體驗：跟朋友聊天時，你想讓他看看照片里的某個東西，但又不知道怎么準確描述它的位置？你可能會說"就是那個紅色的杯子"，朋友卻問"哪個紅色杯子？"這種溝通障礙在人工智能領域同樣存在，而且更加復雜。

由南洋理工大學、騰訊微信視覺團隊、新加坡科技研究局等多家知名機構組成的國際研究團隊，最近在這個問題上取得了重要突破。他們的研究成果發表在了計算機視覺領域的頂級學術平臺上，論文題目是"PATCH-AS-DECODABLE-TOKEN: TOWARDS UNIFIED MULTI-MODAL VISION TASKS IN MLLMS"（arXiv:2510.01954v1），感興趣的讀者可以通過這個編號查閱完整論文。

這項研究解決的核心問題可以用一個簡單場景來理解：當你問AI"這張照片里有什么？"時，傳統AI只能告訴你"有一只貓、一個杯子、一張桌子"，但它無法像人一樣直接"指出"這些東西的具體位置。更糟糕的是，當你要求AI找到"桌子上那個藍色杯子"時，它往往會給出一串看起來很專業但實際上并不準確的數字坐標，比如"[245, 156, 378, 298]"，普通人根本無法理解這些數字代表什么。

研究團隊開發的新方法叫做PaDT（Patch-as-Decodable Token），它最大的創新在于讓AI能夠像人一樣自然地"指點"圖片。當你問AI關于圖片內容時，它不再生成那些讓人頭疼的數字坐標，而是直接在圖片上標出具體位置，就像你用手指指著照片說"就是這里"一樣直觀。

這種方法的革命性在于它統一了AI處理視覺任務的方式。以往，不同的視覺任務需要不同的解決方案：識別物體是一套方法，分割圖像區域又是另一套方法，描述圖片內容則需要第三套方法。而PaDT就像一個多才多藝的管家，能夠同時勝任所有這些工作，而且做得更好。

一、傳統方法的困境：數字的迷宮

要理解這項研究的價值，我們先要明白傳統AI在處理視覺任務時遇到的困難。現在的多模態大型語言模型雖然很聰明，能夠理解圖片和文字，但它們在表達視覺信息時就像一個只會說"官話"的翻譯官。

當AI要告訴你圖片中某個物體的位置時，它只能用數學坐標來表達，比如說"檢測到的貓咪位于[123, 45, 267, 189]"。這些數字對計算機來說很有用，但對人類來說完全是天書。更麻煩的是，即使是同一個AI，在不同時候可能用不同的格式表達坐標：有時候用小數，有時候用整數；有時候用相對位置，有時候用絕對位置。這就像一個導游有時候說"向北走100米"，有時候又說"走到那棵大樹那里"，讓人無所適從。

研究團隊發現，這種用數字表達位置的方法還有一個更深層的問題：AI在學習時會把連續的數字拆分成一個個獨立的數字符號。比如坐標"489"會被拆解成"4"、"8"、"9"三個獨立的符號來處理。這就像你在記電話號碼時，把"138"記成"1"、"3"、"8"三個不相關的數字，自然容易出錯。

更糟糕的是，數字坐標雖然能精確描述位置，但它們缺乏語義信息。當AI說"[123, 45, 267, 189]"時，它無法傳達這個區域里到底是什么東西，為什么它很重要。這就像GPS只能告訴你經緯度，卻不能告訴你那里是個美麗的公園還是一家好吃的餐廳。

二、視覺參考令牌：AI的新"手指"

面對這些問題，研究團隊提出了一個巧妙的解決方案：視覺參考令牌（Visual Reference Tokens，簡稱VRT）。這個概念聽起來很高深，但實際上可以用一個簡單的比喻來理解。

傳統的方法就像讓AI用復雜的地址來描述位置，比如"某某街道123號的2樓第3個房間的左上角"。而VRT的方法就像給AI一根"手指"，讓它能夠直接指著照片說"就是這里"。這根"手指"不是真實的手指，而是一種特殊的數字標記，它直接對應著圖片中的具體區域。

VRT的工作原理可以這樣理解：首先，AI會把整張圖片分成很多小塊，就像把一張拼圖分解成許多拼圖片。每個小塊都有自己獨特的"身份證"，記錄著它在圖片中的位置和包含的視覺信息。當AI需要指出某個物體時，它不再生成抽象的數字坐標，而是直接選擇相關的圖片小塊，就像從拼圖盒子里挑出需要的幾塊拼圖片來組成完整的物體輪廓。

這種方法的巧妙之處在于，每個視覺參考令牌都保持著與原始圖片的直接聯系。它們不是憑空產生的抽象符號，而是從實際圖片中提取出來的真實視覺信息。這就確保了AI的回答始終與圖片內容保持一致，避免了傳統方法中可能出現的"胡說八道"問題。

更重要的是，這些視覺參考令牌能夠無縫地融入AI的語言表達中。AI可以在一句話中自然地混合使用文字和視覺令牌，比如說"這張照片中有一只貓[VRT指向貓]坐在桌子[VRT指向桌子]上"。這種表達方式既保持了語言的自然流暢，又提供了精確的視覺定位信息。

三、動態嵌入：讓AI的"詞匯表"會變魔術

PaDT系統的另一個創新是動態嵌入模塊，這個名字聽起來很復雜，但可以用一個生動的比喻來理解。

傳統的AI就像一個只能使用固定詞典的翻譯，無論遇到什么內容都只能用詞典里現有的詞匯來表達。如果遇到詞典里沒有的新概念，就只能用近似的詞匯來湊合，難免出現偏差。

而PaDT的動態嵌入模塊就像一個會變魔術的詞典，它能夠根據當前處理的圖片臨時創造出專門適用的新"詞匯"。每當AI看到一張新圖片時，這個模塊就會根據圖片的具體內容，為這張圖片量身定制一套專門的視覺詞匯表。這些詞匯表不是從別處借來的通用模板，而是完全基于當前圖片生成的個性化工具。

這種動態生成的方法帶來了顯著的優勢。首先，它避免了傳統方法中的一個重要問題：在固定的詞匯表中，AI可能會選擇那些在當前圖片中根本不存在的視覺元素。這就像一個人明明在描述北京的景色，卻突然提到了巴黎鐵塔，顯然是搞錯了。

其次，動態嵌入確保了每個視覺令牌都有其獨特的位置信息。在傳統方法中，兩個看起來相似的物體可能會被分配到同一個通用標簽下，AI就分不清到底指的是哪一個。而在PaDT系統中，即使是兩只完全一樣的貓，它們也會有各自獨特的視覺令牌，AI能夠準確區分"左邊的那只貓"和"右邊的那只貓"。

這種設計還帶來了效率上的優勢。因為系統只需要處理當前圖片中實際存在的視覺元素，而不需要維護一個包含所有可能視覺模式的龐大數據庫，所以運行速度更快，占用的計算資源也更少。

四、輕量級解碼器：從"指點"到"行動"

有了視覺參考令牌這個"手指"，AI還需要一個翻譯官來把"指點"轉換成具體的視覺輸出。這就是PaDT系統中的輕量級解碼器的作用。

這個解碼器的工作可以用餐廳點菜的過程來類比。當你在菜單上指著某道菜說"我要這個"時，服務員需要理解你的指示，然后告訴廚房具體做什么菜。同樣，當AI通過視覺參考令牌"指出"圖片中的某個區域時，解碼器需要理解這個指示，然后生成相應的視覺輸出，比如畫出邊框、標出輪廓或者計算準確度分數。

PaDT的解碼器采用了一種巧妙的三合一設計。它同時準備三種不同類型的"畫筆"：一支用來畫邊框的畫筆、一支用來畫詳細輪廓的畫筆，還有一支用來標注可信度的畫筆。當AI指出某個物體時，這三支畫筆會同時工作，分別生成邊界框、分割掩碼和置信度分數。

這種設計的優勢在于靈活性和效率。根據不同的任務需求，用戶可以選擇使用其中的一種或多種輸出。如果只需要知道物體的大概位置，邊界框就足夠了；如果需要精確的輪廓信息，可以使用分割掩碼；如果想知道AI對自己判斷的把握程度，可以參考置信度分數。

更重要的是，這個解碼器被設計得非常"輕量"，就像一個小巧但功能齊全的瑞士軍刀。它不需要復雜的計算過程就能完成工作，這意味著整個系統能夠快速響應，適合實時應用場景。

五、訓練策略：教AI學會"舉一反三"

為了讓PaDT系統真正發揮作用，研究團隊還開發了一套特殊的訓練策略。這個策略的核心理念可以用教小孩學畫畫的過程來理解。

傳統的AI訓練就像讓小孩臨摹同一幅畫一千遍，希望通過重復來達到熟練。但這種方法容易讓小孩形成固化思維，只會畫這一種特定的內容，遇到新情況就不知所措。

PaDT的訓練策略則更像一個有經驗的美術老師的教學方法。它不會讓AI每次都關注圖片中的所有細節，而是隨機選擇其中的幾個重點區域進行訓練。這就像老師每次課都重點講解不同的繪畫技巧，讓學生逐步掌握各種情況的處理方法。

具體來說，在每次訓練中，系統會從圖片中隨機選擇5個視覺參考令牌作為"今日重點"。這種隨機性確保了AI不會過度依賴某些固定的視覺模式，而是學會從不同角度理解和描述圖片內容。這就像讓學生有時候重點觀察顏色，有時候重點觀察形狀，有時候重點觀察光影，培養全面的觀察能力。

為了進一步提高訓練效果，研究團隊還開發了一種名為"魯棒交叉熵損失"的特殊評分機制。這個名字聽起來很學術，但實際上就是一個更公平的考試評分方法。傳統的評分會對所有錯誤一視同仁，而這種新方法會區分"重要錯誤"和"次要錯誤"，讓AI更專注于學習真正重要的技能。

六、實驗成果：數字背后的突破

PaDT系統在各種測試中都表現出色，這些成果可以用幾個直觀的比較來展示。

在物體識別任務中，PaDT就像一個眼力極佳的偵探。傳統方法在標準測試集上的準確率大約是13.7%，相當于在100個案子中只能正確破解14個。而PaDT的準確率達到了38.2%，相當于能夠正確處理38個案子，準確率提升了近三倍。更令人印象深刻的是，這個成果是用一個只有30億參數的"小個子"AI實現的，而它的表現超過了許多體型大十倍以上的"巨無霸"AI。

在指令理解任務中，PaDT展現出了類似于一個優秀翻譯的能力。當人們用自然語言描述圖片中的某個物體，比如"那個藍色花盆里的植物"時，PaDT能夠準確找到目標的概率達到了93.6%。這個數字意味著，在100次這樣的對話中，它有93到94次都能準確理解用戶的意圖并找到正確的目標。

在圖像分割任務中，PaDT表現得像一個精細的裁縫，能夠準確地"剪出"物體的精確輪廓。它的分割準確度達到了79.4%，這在該領域是一個相當優秀的成績。更重要的是，PaDT實現這個成績使用的計算資源比傳統方法少得多，就像用更少的線程織出了更精美的布料。

研究團隊還測試了PaDT在圖像描述任務上的表現。在這個任務中，AI需要同時做兩件事：描述圖片內容和準確指出每個物體的位置。PaDT在描述質量上的得分是1.45（專業評分標準），而其他先進方法通常只能達到0.3到0.4的水平。這相當于PaDT寫出了一篇優秀的圖片說明文，而其他方法只能寫出幾個零散的詞匯。

七、技術細節：深入機制的奧秘

PaDT系統的技術架構體現了研究團隊對人工智能工作原理的深刻理解。整個系統的設計哲學可以用"簡約而不簡單"來概括。

系統的核心創新在于重新定義了AI處理視覺信息的方式。傳統方法將視覺任務和語言任務分開處理，就像讓一個人用左手畫畫、右手寫字，然后再想辦法協調兩只手的動作。而PaDT采用了一種統一的處理方式，讓AI能夠同時"思考"視覺和語言信息，就像一個熟練的書法家能夠在揮毫潑墨的同時構思詩句。

在數據處理層面，PaDT采用了一種動態的詞匯擴展機制。每當處理一張新圖片時，系統會臨時擴展其"詞匯表"，為這張圖片中的每個視覺區域創建專門的表示符號。這些符號不是預先定義好的固定模板，而是根據圖片的實際內容量身定制的。這種方法確保了每個視覺令牌都承載著豐富的上下文信息，避免了傳統方法中可能出現的語義模糊問題。

系統還采用了一種巧妙的注意力機制來處理視覺和文本信息的融合。這個機制可以理解為一個智能的"注意力分配器"，它能夠根據任務需求動態調整對不同信息源的關注程度。當需要精確定位時，更多注意力會分配給視覺信息；當需要語義理解時，更多注意力會分配給文本信息。這種動態平衡確保了系統在各種任務中都能發揮最佳性能。

八、應用前景：從實驗室到現實生活

PaDT技術的應用潛力遠遠超出了學術研究的范圍，它可能會在多個實際領域帶來革命性的改變。

在教育領域，PaDT可以成為一個理想的智能助教。當學生學習生物課時，AI可以準確指出細胞圖片中的各個結構，比如"這里是細胞核，那里是線粒體"。在歷史課上，AI可以在古代地圖上準確標出各個重要城市和貿易路線。這種精確的視覺指導能夠大大提高學習效率，讓抽象的知識變得具體可感。

在醫療領域，PaDT的應用前景同樣令人興奮。醫生可以使用這項技術來分析醫學影像，AI不僅能夠識別出異常區域，還能夠用自然語言準確描述發現的問題。比如，在分析X光片時，AI可以說"左肺下葉有一個直徑約2厘米的陰影"，同時精確標出位置。這種能力對于醫學培訓和遠程診斷都具有重要價值。

在智能駕駛領域，PaDT可以幫助車載AI系統更好地理解和描述道路狀況。當檢測到前方有障礙物時，系統不僅能夠采取避讓行動，還能夠向乘客清楚地解釋"前方左側有一輛違規停放的紅色轎車，我們正在向右變道避讓"。這種解釋能力對于提高乘客對自動駕駛系統的信任度至關重要。

在內容創作和媒體制作領域，PaDT可以大大簡化視頻和圖片的標注工作。創作者只需要用自然語言描述想要的效果，AI就能夠自動識別并標注相關區域。這對于制作教學視頻、新聞報道和廣告宣傳都具有重要價值。

九、局限性與未來發展

盡管PaDT系統表現出色，但研究團隊也坦誠地承認了當前技術的一些局限性。

首先，系統的性能仍然受到底層視覺編碼器質量的影響。如果輸入圖片的質量很差，或者包含的物體過于復雜，系統的準確率會有所下降。這就像即使是最優秀的翻譯家，面對模糊不清的原文時也可能出現理解偏差。

其次，系統在處理一些特殊情況時仍有改進空間。比如，當圖片中包含大量相似物體時，系統有時會在精確區分不同個體時遇到困難。這類似于在擁擠的停車場中準確描述"第三排左邊第五輛白色轎車"的挑戰。

在計算效率方面，雖然PaDT已經比傳統方法更加高效，但在處理超高分辨率圖像或者需要實時響應的應用場景中，仍然有進一步優化的空間。研究團隊正在探索更加輕量化的模型架構和更高效的訓練方法。

展望未來，研究團隊計劃在幾個方向上繼續深化這項技術。首先是擴展系統的多語言支持能力，讓不同語言背景的用戶都能享受到這項技術的便利。其次是增強系統的時間序列處理能力，使其能夠處理視頻內容，實現對動態場景的理解和描述。

另一個重要的發展方向是提高系統的交互性。未來的版本可能會支持更復雜的對話模式，用戶可以通過多輪對話逐步細化查詢需求，AI也能夠主動詢問澄清性問題，確保理解的準確性。

十、技術意義與行業影響

PaDT技術的出現標志著人工智能在視覺理解領域的一個重要里程碑。它不僅僅是一個技術改進，更代表了一種思維方式的轉變。

從技術角度來看，PaDT解決了長期困擾研究者的"多模態對齊"問題。以往，讓AI同時理解圖像和文本就像讓兩個說不同語言的人進行對話，需要復雜的翻譯機制。而PaDT創造了一種"共同語言"，讓視覺和文本信息能夠在同一個框架內自然交流。

這種統一性帶來的不僅僅是技術上的簡化，更重要的是為AI系統的進一步發展奠定了基礎。當AI能夠自然地將視覺感知和語言表達結合在一起時，它就更接近于人類的認知方式，這為開發更智能、更直觀的AI系統開辟了新的可能性。

從行業角度來看，PaDT技術可能會推動整個AI產業的發展模式發生變化。傳統的AI應用往往需要針對特定任務開發專門的解決方案，這導致了技術的碎片化和開發成本的高昂。而PaDT提供的統一框架可能會讓AI應用的開發變得更加標準化和規模化。

這種變化對于AI技術的普及具有重要意義。當技術門檻降低、開發成本減少時，更多的創新者和開發者就能夠參與到AI應用的開發中來，這將加速AI技術在各個領域的應用和創新。

說到底，PaDT這項研究讓我們看到了AI技術發展的一個重要趨勢：從專業化走向通用化，從復雜化走向直觀化。就像早期的計算機需要專業人員用復雜的命令行操作，而現在的電腦可以通過直觀的圖形界面讓普通人輕松使用，AI技術也正在朝著更加人性化、更加易用的方向發展。

這項由南洋理工大學、騰訊等多家機構合作完成的研究，不僅在技術上取得了突破，更為整個AI行業指明了未來發展的方向。當AI能夠像人一樣自然地"看"和"說"時，我們距離真正智能的機器助手就又近了一步。雖然這項技術目前還在研究階段，但可以預見，在不久的將來，我們可能會在各種實際應用中見到它的身影，讓我們的數字生活變得更加便利和智能。

Q&A

Q1：PaDT是什么？它和傳統AI有什么不同？

A：PaDT是一種新的AI技術，全稱"Patch-as-Decodable Token"。傳統AI在描述圖片中物體位置時只能給出復雜的數字坐標，而PaDT能讓AI像人一樣直接"指出"圖片中的具體位置，就像用手指指著照片說"就是這里"一樣直觀。它統一了多種視覺任務的處理方式，一個系統就能完成物體識別、圖像分割、位置定位等多項工作。

Q2：視覺參考令牌是怎么工作的？為什么比數字坐標更好？

A：視覺參考令牌就像給AI一根"手指"，讓它能直接指向圖片的具體區域。AI會把圖片分成許多小塊，每個小塊都有獨特的"身份證"記錄位置和視覺信息。當需要指出物體時，AI直接選擇相關的圖片小塊，而不是生成抽象的數字坐標。這樣避免了數字被拆分成獨立符號的問題，也保持了與原始圖片的直接聯系，讓AI的回答更準確、更自然。

Q3：PaDT技術有哪些實際應用？普通人什么時候能用到？

A：PaDT可以用于教育輔導（AI指出生物圖片中的細胞結構）、醫療診斷（AI標注X光片異常區域）、智能駕駛（AI解釋道路狀況）、內容創作（自動標注視頻圖片）等領域。目前這項技術還在研究階段，但研究團隊的實驗結果很有希望，預計在不久的將來會出現在各種實際應用中，讓我們的數字生活更加便利和智能。