斯坦福宣布前端開發(fā)要失業(yè)了？！一張截圖生成代碼，64%優(yōu)于原網(wǎng)頁(yè)！

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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自夕小瑤科技說(shuō)作者：芒果
隨著生成型人工智能（AI）的飛速發(fā)展，多模態(tài)理解和代碼生成的能力達(dá)到了前所未有的水平。這為前端開發(fā)帶來(lái)了一場(chǎng)自動(dòng)化，其中多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（LLMs）有望直接將視覺(jué)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換為代碼實(shí)現(xiàn)。
斯坦福和谷歌等單位的研究者將這一任務(wù)形式化為Design2Code任務(wù)，并對(duì)其進(jìn)行了全面的基準(zhǔn)測(cè)試。研究人員手動(dòng)策劃了一個(gè)包含484個(gè)多樣化的真實(shí)世界網(wǎng)頁(yè)的測(cè)試案例，并開發(fā)了一套自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)，以評(píng)估當(dāng)前多模態(tài)LLMs在將截圖作為輸入的情況下，能夠多么精確地生成直接渲染成給定參考網(wǎng)頁(yè)的代碼實(shí)現(xiàn)。此外，還通過(guò)全面的人類評(píng)估來(lái)補(bǔ)充自動(dòng)指標(biāo)。研究者開發(fā)了一系列多模態(tài)提示方法，并展示了它們?cè)?a class="external" href="http://m.futurefh.com/sites/1287.html" title="GPT-4大模型" target="_blank">GPT-4V和Gemini Pro Vision上的有效性。此外，進(jìn)一步對(duì)一個(gè)開源的Design2Code-18B模型進(jìn)行了微調(diào)，成功地達(dá)到了與Gemini Pro Vision相匹配的性能。無(wú)論是人類評(píng)估還是自動(dòng)指標(biāo)都顯示，GPT-4V在這項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于其他模型。研究者認(rèn)為，在視覺(jué)外觀和內(nèi)容方面，GPT-4V生成的網(wǎng)頁(yè)可以在49%的案例中替代原始參考網(wǎng)頁(yè)；而且令人驚訝的是，

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作者簡(jiǎn)介：普及數(shù)據(jù)思維，傳播數(shù)據(jù)文化