你有没有试过这样的体验：跟朋友聊天时，你想让他看看照片里的某个东西，但又不知道怎么准确描述它的位置？你可能会说"就是那个红色的杯子"，朋友却问"哪个红色杯子？"这种沟通障碍在人工智能领域同样存在，而且更加复杂。
由南洋理工大学、腾讯微信视觉团队、新加坡科技研究局等多家知名机构组成的国际研究团队，最近在这个问题上取得了重要突破。他们的研究成果发表在了计算机视觉领域的顶级学术平台上，论文题目是"PATCH-AS-DECODABLE-TOKEN: TOWARDS UNIFIED MULTI-MODAL VISION TASKS IN MLLMS"（arXiv:2510.01954v1），感兴趣的读者可以通过这个编号查阅完整论文。
这项研究解决的核心问题可以用一个简单场景来理解：当你问AI"这张照片里有什么？"时，传统AI只能告诉你"有一只猫、一个杯子、一张桌子"，但它无法像人一样直接"指出"这些东西的具体位置。更糟糕的是，当你要求AI找到"桌子上那个蓝色杯子"时，它往往会给出一串看起来很专业但实际上并不准确的数字坐标，比如"[245, 156, 378, 298]"，普通人根本无法理解这些数字代表什么。
研究团队开发的新方法叫做PaDT（Patch-as-Decodable Token），它最大的创新在于让AI能够像人一样自然地"指点"图片。当你问AI关于图片内容时，它不再生成那些让人头疼的数字坐标，而是直接在图片上标出具体位置，就像你用手指指着照片说"就是这里"一样直观。
这种方法的革命性在于它统一了AI处理视觉任务的方式。以往，不同的视觉任务需要不同的解决方案：识别物体是一套方法，分割图像区域又是另一套方法，描述图片内容则需要第三套方法。而PaDT就像一个多才多艺的管家，能够同时胜任所有这些工作，而且做得更好。
一、传统方法的困境：数字的迷宫
要理解这项研究的价值，我们先要明白传统AI在处理视觉任务时遇到的困难。现在的多模态大型语言模型虽然很聪明，能够理解图片和文字，但它们在表达视觉信息时就像一个只会说"官话"的翻译官。
当AI要告诉你图片中某个物体的位置时，它只能用数学坐标来表达，比如说"检测到的猫咪位于[123, 45, 267, 189]"。这些数字对计算机来说很有用，但对人类来说完全是天书。更麻烦的是，即使是同一个AI，在不同时候可能用不同的格式表达坐标：有时候用小数，有时候用整数；有时候用相对位置，有时候用绝对位置。这就像一个导游有时候说"向北走100米"，有时候又说"走到那棵大树那里"，让人无所适从。
研究团队发现，这种用数字表达位置的方法还有一个更深层的问题：AI在学习时会把连续的数字拆分成一个个独立的数字符号。比如坐标"489"会被拆解成"4"、"8"、"9"三个独立的符号来处理。这就像你在记电话号码时，把"138"记成"1"、"3"、"8"三个不相关的数字，自然容易出错。
更糟糕的是，数字坐标虽然能精确描述位置，但它们缺乏语义信息。当AI说"[123, 45, 267, 189]"时，它无法传达这个区域里到底是什么东西，为什么它很重要。这就像GPS只能告诉你经纬度，却不能告诉你那里是个美丽的公园还是一家好吃的餐厅。
二、视觉参考令牌：AI的新"手指"
面对这些问题，研究团队提出了一个巧妙的解决方案：视觉参考令牌（Visual Reference Tokens，简称VRT）。这个概念听起来很高深，但实际上可以用一个简单的比喻来理解。
传统的方法就像让AI用复杂的地址来描述位置，比如"某某街道123号的2楼第3个房间的左上角"。而VRT的方法就像给AI一根"手指"，让它能够直接指着照片说"就是这里"。这根"手指"不是真实的手指，而是一种特殊的数字标记，它直接对应着图片中的具体区域。
VRT的工作原理可以这样理解：首先，AI会把整张图片分成很多小块，就像把一张拼图分解成许多拼图片。每个小块都有自己独特的"身份证"，记录着它在图片中的位置和包含的视觉信息。当AI需要指出某个物体时，它不再生成抽象的数字坐标，而是直接选择相关的图片小块，就像从拼图盒子里挑出需要的几块拼图片来组成完整的物体轮廓。
这种方法的巧妙之处在于，每个视觉参考令牌都保持着与原始图片的直接联系。它们不是凭空产生的抽象符号，而是从实际图片中提取出来的真实视觉信息。这就确保了AI的回答始终与图片内容保持一致，避免了传统方法中可能出现的"胡说八道"问题。
更重要的是，这些视觉参考令牌能够无缝地融入AI的语言表达中。AI可以在一句话中自然地混合使用文字和视觉令牌，比如说"这张照片中有一只猫[VRT指向猫]坐在桌子[VRT指向桌子]上"。这种表达方式既保持了语言的自然流畅，又提供了精确的视觉定位信息。
三、动态嵌入：让AI的"词汇表"会变魔术
PaDT系统的另一个创新是动态嵌入模块，这个名字听起来很复杂，但可以用一个生动的比喻来理解。
传统的AI就像一个只能使用固定词典的翻译，无论遇到什么内容都只能用词典里现有的词汇来表达。如果遇到词典里没有的新概念，就只能用近似的词汇来凑合，难免出现偏差。
而PaDT的动态嵌入模块就像一个会变魔术的词典，它能够根据当前处理的图片临时创造出专门适用的新"词汇"。每当AI看到一张新图片时，这个模块就会根据图片的具体内容，为这张图片量身定制一套专门的视觉词汇表。这些词汇表不是从别处借来的通用模板，而是完全基于当前图片生成的个性化工具。
这种动态生成的方法带来了显著的优势。首先，它避免了传统方法中的一个重要问题：在固定的词汇表中，AI可能会选择那些在当前图片中根本不存在的视觉元素。这就像一个人明明在描述北京的景色，却突然提到了巴黎铁塔，显然是搞错了。
其次，动态嵌入确保了每个视觉令牌都有其独特的位置信息。在传统方法中，两个看起来相似的物体可能会被分配到同一个通用标签下，AI就分不清到底指的是哪一个。而在PaDT系统中，即使是两只完全一样的猫，它们也会有各自独特的视觉令牌，AI能够准确区分"左边的那只猫"和"右边的那只猫"。
这种设计还带来了效率上的优势。因为系统只需要处理当前图片中实际存在的视觉元素，而不需要维护一个包含所有可能视觉模式的庞大数据库，所以运行速度更快，占用的计算资源也更少。
四、轻量级解码器：从"指点"到"行动"
有了视觉参考令牌这个"手指"，AI还需要一个翻译官来把"指点"转换成具体的视觉输出。这就是PaDT系统中的轻量级解码器的作用。
这个解码器的工作可以用餐厅点菜的过程来类比。当你在菜单上指着某道菜说"我要这个"时，服务员需要理解你的指示，然后告诉厨房具体做什么菜。同样，当AI通过视觉参考令牌"指出"图片中的某个区域时，解码器需要理解这个指示，然后生成相应的视觉输出，比如画出边框、标出轮廓或者计算准确度分数。
PaDT的解码器采用了一种巧妙的三合一设计。它同时准备三种不同类型的"画笔"：一支用来画边框的画笔、一支用来画详细轮廓的画笔，还有一支用来标注可信度的画笔。当AI指出某个物体时，这三支画笔会同时工作，分别生成边界框、分割掩码和置信度分数。
这种设计的优势在于灵活性和效率。根据不同的任务需求，用户可以选择使用其中的一种或多种输出。如果只需要知道物体的大概位置，边界框就足够了；如果需要精确的轮廓信息，可以使用分割掩码；如果想知道AI对自己判断的把握程度，可以参考置信度分数。
更重要的是，这个解码器被设计得非常"轻量"，就像一个小巧但功能齐全的瑞士军刀。它不需要复杂的计算过程就能完成工作，这意味着整个系统能够快速响应，适合实时应用场景。
五、训练策略：教AI学会"举一反三"
为了让PaDT系统真正发挥作用，研究团队还开发了一套特殊的训练策略。这个策略的核心理念可以用教小孩学画画的过程来理解。
传统的AI训练就像让小孩临摹同一幅画一千遍，希望通过重复来达到熟练。但这种方法容易让小孩形成固化思维，只会画这一种特定的内容，遇到新情况就不知所措。
PaDT的训练策略则更像一个有经验的美术老师的教学方法。它不会让AI每次都关注图片中的所有细节，而是随机选择其中的几个重点区域进行训练。这就像老师每次课都重点讲解不同的绘画技巧，让学生逐步掌握各种情况的处理方法。
具体来说，在每次训练中，系统会从图片中随机选择5个视觉参考令牌作为"今日重点"。这种随机性确保了AI不会过度依赖某些固定的视觉模式，而是学会从不同角度理解和描述图片内容。这就像让学生有时候重点观察颜色，有时候重点观察形状，有时候重点观察光影，培养全面的观察能力。
为了进一步提高训练效果，研究团队还开发了一种名为"鲁棒交叉熵损失"的特殊评分机制。这个名字听起来很学术，但实际上就是一个更公平的考试评分方法。传统的评分会对所有错误一视同仁，而这种新方法会区分"重要错误"和"次要错误"，让AI更专注于学习真正重要的技能。
六、实验成果：数字背后的突破
PaDT系统在各种测试中都表现出色，这些成果可以用几个直观的比较来展示。
在物体识别任务中，PaDT就像一个眼力极佳的侦探。传统方法在标准测试集上的准确率大约是13.7%，相当于在100个案子中只能正确破解14个。而PaDT的准确率达到了38.2%，相当于能够正确处理38个案子，准确率提升了近三倍。更令人印象深刻的是，这个成果是用一个只有30亿参数的"小个子"AI实现的，而它的表现超过了许多体型大十倍以上的"巨无霸"AI。
在指令理解任务中，PaDT展现出了类似于一个优秀翻译的能力。当人们用自然语言描述图片中的某个物体，比如"那个蓝色花盆里的植物"时，PaDT能够准确找到目标的概率达到了93.6%。这个数字意味着，在100次这样的对话中，它有93到94次都能准确理解用户的意图并找到正确的目标。
在图像分割任务中，PaDT表现得像一个精细的裁缝，能够准确地"剪出"物体的精确轮廓。它的分割准确度达到了79.4%，这在该领域是一个相当优秀的成绩。更重要的是，PaDT实现这个成绩使用的计算资源比传统方法少得多，就像用更少的线程织出了更精美的布料。
研究团队还测试了PaDT在图像描述任务上的表现。在这个任务中，AI需要同时做两件事：描述图片内容和准确指出每个物体的位置。PaDT在描述质量上的得分是1.45（专业评分标准），而其他先进方法通常只能达到0.3到0.4的水平。这相当于PaDT写出了一篇优秀的图片说明文，而其他方法只能写出几个零散的词汇。
七、技术细节：深入机制的奥秘
PaDT系统的技术架构体现了研究团队对人工智能工作原理的深刻理解。整个系统的设计哲学可以用"简约而不简单"来概括。
系统的核心创新在于重新定义了AI处理视觉信息的方式。传统方法将视觉任务和语言任务分开处理，就像让一个人用左手画画、右手写字，然后再想办法协调两只手的动作。而PaDT采用了一种统一的处理方式，让AI能够同时"思考"视觉和语言信息，就像一个熟练的书法家能够在挥毫泼墨的同时构思诗句。
在数据处理层面，PaDT采用了一种动态的词汇扩展机制。每当处理一张新图片时，系统会临时扩展其"词汇表"，为这张图片中的每个视觉区域创建专门的表示符号。这些符号不是预先定义好的固定模板，而是根据图片的实际内容量身定制的。这种方法确保了每个视觉令牌都承载着丰富的上下文信息，避免了传统方法中可能出现的语义模糊问题。
系统还采用了一种巧妙的注意力机制来处理视觉和文本信息的融合。这个机制可以理解为一个智能的"注意力分配器"，它能够根据任务需求动态调整对不同信息源的关注程度。当需要精确定位时，更多注意力会分配给视觉信息；当需要语义理解时，更多注意力会分配给文本信息。这种动态平衡确保了系统在各种任务中都能发挥最佳性能。
八、应用前景：从实验室到现实生活
PaDT技术的应用潜力远远超出了学术研究的范围，它可能会在多个实际领域带来革命性的改变。
在教育领域，PaDT可以成为一个理想的智能助教。当学生学习生物课时，AI可以准确指出细胞图片中的各个结构，比如"这里是细胞核，那里是线粒体"。在历史课上，AI可以在古代地图上准确标出各个重要城市和贸易路线。这种精确的视觉指导能够大大提高学习效率，让抽象的知识变得具体可感。
在医疗领域，PaDT的应用前景同样令人兴奋。医生可以使用这项技术来分析医学影像，AI不仅能够识别出异常区域，还能够用自然语言准确描述发现的问题。比如，在分析X光片时，AI可以说"左肺下叶有一个直径约2厘米的阴影"，同时精确标出位置。这种能力对于医学培训和远程诊断都具有重要价值。
在智能驾驶领域，PaDT可以帮助车载AI系统更好地理解和描述道路状况。当检测到前方有障碍物时，系统不仅能够采取避让行动，还能够向乘客清楚地解释"前方左侧有一辆违规停放的红色轿车，我们正在向右变道避让"。这种解释能力对于提高乘客对自动驾驶系统的信任度至关重要。
在内容创作和媒体制作领域，PaDT可以大大简化视频和图片的标注工作。创作者只需要用自然语言描述想要的效果，AI就能够自动识别并标注相关区域。这对于制作教学视频、新闻报道和广告宣传都具有重要价值。
九、局限性与未来发展
尽管PaDT系统表现出色，但研究团队也坦诚地承认了当前技术的一些局限性。
首先，系统的性能仍然受到底层视觉编码器质量的影响。如果输入图片的质量很差，或者包含的物体过于复杂，系统的准确率会有所下降。这就像即使是最优秀的翻译家，面对模糊不清的原文时也可能出现理解偏差。
其次，系统在处理一些特殊情况时仍有改进空间。比如，当图片中包含大量相似物体时，系统有时会在精确区分不同个体时遇到困难。这类似于在拥挤的停车场中准确描述"第三排左边第五辆白色轿车"的挑战。
在计算效率方面，虽然PaDT已经比传统方法更加高效，但在处理超高分辨率图像或者需要实时响应的应用场景中，仍然有进一步优化的空间。研究团队正在探索更加轻量化的模型架构和更高效的训练方法。
展望未来，研究团队计划在几个方向上继续深化这项技术。首先是扩展系统的多语言支持能力，让不同语言背景的用户都能享受到这项技术的便利。其次是增强系统的时间序列处理能力，使其能够处理视频内容，实现对动态场景的理解和描述。
另一个重要的发展方向是提高系统的交互性。未来的版本可能会支持更复杂的对话模式，用户可以通过多轮对话逐步细化查询需求，AI也能够主动询问澄清性问题，确保理解的准确性。
十、技术意义与行业影响
PaDT技术的出现标志着人工智能在视觉理解领域的一个重要里程碑。它不仅仅是一个技术改进，更代表了一种思维方式的转变。
从技术角度来看，PaDT解决了长期困扰研究者的"多模态对齐"问题。以往，让AI同时理解图像和文本就像让两个说不同语言的人进行对话，需要复杂的翻译机制。而PaDT创造了一种"共同语言"，让视觉和文本信息能够在同一个框架内自然交流。
这种统一性带来的不仅仅是技术上的简化，更重要的是为AI系统的进一步发展奠定了基础。当AI能够自然地将视觉感知和语言表达结合在一起时，它就更接近于人类的认知方式，这为开发更智能、更直观的AI系统开辟了新的可能性。
从行业角度来看，PaDT技术可能会推动整个AI产业的发展模式发生变化。传统的AI应用往往需要针对特定任务开发专门的解决方案，这导致了技术的碎片化和开发成本的高昂。而PaDT提供的统一框架可能会让AI应用的开发变得更加标准化和规模化。
这种变化对于AI技术的普及具有重要意义。当技术门槛降低、开发成本减少时，更多的创新者和开发者就能够参与到AI应用的开发中来，这将加速AI技术在各个领域的应用和创新。
说到底，PaDT这项研究让我们看到了AI技术发展的一个重要趋势：从专业化走向通用化，从复杂化走向直观化。就像早期的计算机需要专业人员用复杂的命令行操作，而现在的电脑可以通过直观的图形界面让普通人轻松使用，AI技术也正在朝着更加人性化、更加易用的方向发展。
这项由南洋理工大学、腾讯等多家机构合作完成的研究，不仅在技术上取得了突破，更为整个AI行业指明了未来发展的方向。当AI能够像人一样自然地"看"和"说"时，我们距离真正智能的机器助手就又近了一步。虽然这项技术目前还在研究阶段，但可以预见，在不久的将来，我们可能会在各种实际应用中见到它的身影，让我们的数字生活变得更加便利和智能。
Q&A
Q1：PaDT是什么？它和传统AI有什么不同？
A：PaDT是一种新的AI技术，全称"Patch-as-Decodable Token"。传统AI在描述图片中物体位置时只能给出复杂的数字坐标，而PaDT能让AI像人一样直接"指出"图片中的具体位置，就像用手指指着照片说"就是这里"一样直观。它统一了多种视觉任务的处理方式，一个系统就能完成物体识别、图像分割、位置定位等多项工作。
Q2：视觉参考令牌是怎么工作的？为什么比数字坐标更好？
A：视觉参考令牌就像给AI一根"手指"，让它能直接指向图片的具体区域。AI会把图片分成许多小块，每个小块都有独特的"身份证"记录位置和视觉信息。当需要指出物体时，AI直接选择相关的图片小块，而不是生成抽象的数字坐标。这样避免了数字被拆分成独立符号的问题，也保持了与原始图片的直接联系，让AI的回答更准确、更自然。
Q3：PaDT技术有哪些实际应用？普通人什么时候能用到？
A：PaDT可以用于教育辅导（AI指出生物图片中的细胞结构）、医疗诊断（AI标注X光片异常区域）、智能驾驶（AI解释道路状况）、内容创作（自动标注视频图片）等领域。目前这项技术还在研究阶段，但研究团队的实验结果很有希望，预计在不久的将来会出现在各种实际应用中，让我们的数字生活更加便利和智能。
