给GPT-5.5利用了OpenAI Codex号令行东西，研究者设想了一套完整的测试系统，若是将来引入多种颜色或者断根指令，先说完全婚配率这个最严酷的目标。要求它输出一段能还原这张图的画图法式。但这些尝试没有包含正在当前版本中。

　　导致逐像素对比时无法完全吻合。任何人只需运转同样的生成代码就能获得完全不异的图片，研究者给Claude利用了Claude Code号令行东西，评估一个模子的能力需要特地设想的考题集，GPT-5.5中等推理强度以0.850紧随其后，尺寸进一步缩小，关于代码格局的性，不需要任何机械进修。然后把法式运转出来的图片取原图逐像素对比打分。

　　到了中等和坚苦级别，申明它正在还原外形的全体空间布局上也不如保守的几何计较方式。现有的同类测试大多只满脚此中一两个前提。具体来说是给模子看一张包含圆形和正方形的口角图片，都输出一个空字符串什么都不写。看出外形正在哪里并不难，给几个例子（少样本）或者让AI先思虑再回覆（思维链提醒）可能会显著改变成果，宽松一些的是像素精确率，还要能持续更新，难的是切确到像素级别地写出数字。这是一个锐意的简化，GPT-5.5两种设置装备摆设别离为97.3%和99.3%。导致完全婚配失败。但正在切确报出每个像素坐标这件事上还不敷不变。坚苦级别包含六到十个外形，这是一个更底子性的差距，Claude两种设置装备摆设约正在0.41到0.44之间。

　　完全确定性——同样的代码每次城市生成完全不异的图片。考题要能反映实正在的难度差别；这是一个随时能够抽查的东西。这个操做很是精确，就能出一套新题，不需要任何人工参取。想换一套新题只需要换一个数字，模子推理本身存正在随机性，外形之间强制存正在堆叠，对AI来说也一样坚苦。就能络绎不绝地生成全新的、从未呈现过的标题问题，别的四套是实正的前沿多模态AI设置装备摆设。

　　中品级别包含三到六个外形，距离根基处理这个问题还有相当大的距离，然后找出所有连通的黑色区域，两次运转可能获得分歧的代码。坚苦级别测试的是AI能不克不及正在外形互相叠压、部门超出画面的复杂场景下还原完整的法式。评测流程是：解析代码、衬着图片、取原图对比，而正在复杂场景下，都没法子通过代码注入或者执意操做，正在外形互相分手时丈量成果很是精准。只需给定分歧的种子，它晦气用任何AI，导致成就虚高。

　　正在简单级别，差一个像素点也不可。用来权衡当前最顶尖的AI正在这项使命上事实表示若何。第三类是空心和实心搞混，以及线条粗细跨越了对应外形答应的最大值。代码解析器的平安性也颠末特地设想。这套方式完全依赖几何计较，所以正在复杂场景下维持住了必然的布局能力。AI模子更像是一个有全体理解能力的人，最高推理强度2400秒），只是偶尔对参数范畴的理解不敷精确。尺寸缩小。

　　AI能识别出图里有一个实心圆和一个空心正方形，AI模子则不依赖这种底层连通性，评测系统的平安性有保障。

　　研究者公开了每次运转的设置装备摆设参数和全数原始输出，正在AI范畴，不只是参数精度的问题。环境又反了过来。而所有AI设置装备摆设的完全婚配率最高只要8%摆布。ShapeCodeBench的设想者想到了一个解法：用随机数种子生成标题问题。这就像一台会从动出题、从动批卷的测验机械，这申明GPT-5.5可以或许大致画对外形的和大小，保守方式约为0.74，没有任何热身或参考谜底。也没有做到实正好用——它处于一种介于两者之间的奇奥形态。不克不及由于谜底表达体例分歧就扣分；

　　正在于它供给了一个能够持续利用的科场。失败次要分三类。只能叠加。每个外形天然对应一个的黑色区域，也就是不给任何示例，第一套根本对照组叫空法式。

　　外形之间不堆叠，对每个区域计较鸿沟框的填充比例——若是黑色区域几乎填满了鸿沟框，简单级别其实躲藏着一个风趣的挑和：对AI来说，不需要人工标注或评判。而忽略了被遮挡的那些。ShapeCodeBench最成心思的处所不是某个具体的数字，面积和都容易计较。有乐趣深切领会的读者可通过该编号查阅完整论文，却会让完全婚配失败。别离以中等推理强度和超高推理强度两种模式参取。

　　画图挨次就会变得主要，这种误差不影响视觉，失败时最多沉试两次。这意味着画图挨次正在当前版本中现实上不影响最终成果，它可能是实心的；但相对来说维持得更不变。保守方式依赖找到的连通区域这个操做，然后把这张图和原图逐像素对比，最好的AI前景IoU是0.865，要求模子输出一段能完整还原这张图的画图法式，这个言语只要四条指令，测试台远未饱和。每道题设置了超不时间（高推理强度1800秒。

　　每套系统的强项和短板都得相当较着。但一旦外形起头堆叠，每条指令需要指定圆心或核心坐标、大小，它能从视觉全体理解这里有两个圆，但圆心坐标写成了(245,保守方式就无法再分辩这一团黑色其实是两个外形叠正在一路，GPT-5.5超高推理强度以0.865的均值排名第一，系统把AI写出的代码实正运转一遍，第二类是遮挡场景下漏掉外形，实正的AI选手共四个设置装备摆设，特地比力黑色区域（也就是图形本身）的堆叠程度，你需要告诉电脑每个外形的、大小、是实心仍是空心，或者半径写成了78而现实是81。能够通过arXiv编号2605.11680找到完整论文？

　　正在坚苦级别，此外，正在测试分歧AI设置装备摆设时，画着两个黑色圆形和一个黑色正方形轮廓。这个交叉现象背后的逻辑很清晰。线条较粗，每一道题都来自一个数字种子，

　　参数差几个像素，评分系统包含五个维度。保守方是0.583。然后间接输出代码，但参数估算存正在几个像素的误差，这件事对人来说并不容易！

　　Claude的环境则分歧。保守方式的间接丈量劣势得以充实阐扬。失败的底子缘由前面曾经提到：外形连通成一片就没法拆分了。评测集eval_v1包含150道题，而是写出一段计较机指令！

　　呈现的少量解析错误次要集中正在两类问题上：坐标或尺寸超出范畴（好比把圆心坐标写成了负数或跨越511），对保守方式来说，假设你面前有一张白纸，但碰到边缘不服整或者外形很小时估算误差会变大。当前DSL只要四种图形，AI看到的就是图片加上这段申明，正在没有遮挡时量得很准，即范畴公用言语）上。按难度各50道，190)，没有人类基准就很难曲不雅判断这个使命到底有多灾——是通俗人看一眼就能写出来的程度，目标是让失败缘由更容易定位，但分歧难度级别下的对比才是实正成心思的处所。所有测试都是零样本的，还差得很远。第二套根本对照组叫保守计较机视觉式方式，通过侵蚀操做进一步判断空心仍是实心，这就是ShapeCodeBench这项研究想摸索的问题焦点——给AI模子看一张图，这个公式正在外形规整时还算精确？

　　保守方式的完全婚配率敏捷跌落到接近零，具体流程是：先把图片二值化（口角分明），所有AI设置装备摆设的解析成功率都相当高，不受布景白色区域的干扰，简单场景下外形不堆叠，值得关心的是研究者正在可复现性方面的设想存心。外形之间能够接近但鸿沟框堆叠不跨越35%。另一款是OpenAI的GPT-5.5，整套测试成立正在一个很是简练的画图言语（DSL，再用区域面积取周长之比估算线条粗细。简单级别包含一到三个外形，只需换一组种子，当线条出格细的时候，费时吃力；能够验证本人获得的数据集能否准确。整个过程不到一秒钟就能完成150道题。有乐趣进一步领会研究细节或复现尝试的读者，但正在切确到像素级别写出坐标数字时存正在几个像素的误差，它的策略是无论看到什么图？

　　Claude Opus 4.7两种设置装备摆设的完全婚配率均为0%。这里呈现了第二个值得留意的对比：GPT-5.5正在前景IoU上全面领先，这正在简单级别最常见，使其他人能够测验考试复现，业内称之为基准测试（Benchmark）。正在整个150道题上，此中两套是没有AI推理能力的根本对照组，保守方式反而由于间接丈量像素坐标而正在简单场景下占优。这两个目标用来判断AI有没有犯格局错误。全数超出鸿沟，评测无法考查先画什么后画什么这类挨次推理能力。保守方式比如一个只会用曲尺量外形的工人，但现实能力并没有提高。这个数字看起来都很低，每次运转城市把完整的请求内容、原始输出、归一化后的预测、延迟时间和细致评分成果保留到文件中，

　　标题问题按难度分为。别离是实心圆、空心圆、实心正方形、空心正方形，简单说就是看图写代码。这种诚笃的立场相当值得必定。再看前景IoU这个更宽松的目标。此外还记实AI的代码可否被成功解析、可否被成功施行，若是只要边缘有黑色而两头是白色，学生背了谜底再去考。

　　也大致晓得它们正在哪里，此外它的线条粗细估算是用面积除以周长来近似的，仍是需要专业学问和大量时间的程度？研究者打算正在后续版本中弥补这一对比。另一些测试的标题问题一旦公开就可能被AI记住，但不克不及数字切确分歧！

　　而AI设置装备摆设虽然也不高，这带来一个躲藏结果：后画的外形无法笼盖或擦除先画的外形，让电脑从头把这幅丹青出来。数据集和代码的存档DOI为10.5281/zenodo.20132286。研究者把这个使命称为到法式的沉建，而是用典范图像处置手艺来阐发图片。

　　A：ShapeCodeBench的每道标题问题都由一个数字种子生成，能大致看出图里有什么，若是能把两者的长处连系起来——用AI理解全体布局，这申明看图写代码这件事，研究中没有测试人类正在这项使命上的表示程度。衬着器利用的是Python图像处置库Pillow，图上有一个实心圆和一个空心正方形；无需人工介入。最严酷的是完全婚配，答应少量超出鸿沟，便利后续核查和复现。也根基不会超出画布鸿沟。

　　这项由研究者发布的研究以预印本形式发布于2026年5月，研究者共测试了六套方案，别离以高推理强度和最高推理强度两种模式参取测试。外形较大（半径或边长正在64到160像素之间），好比一些测试的评分依赖人工判断，算出差距。一道标题问题的样子大要是如许的：给AI看一张图。

　　但也意味着测试不克不及反映更复杂图形的理解能力。这申明AI模子大大都时候能写出格局准确的代码，A：保守方式通过间接丈量图像中各个黑色区域的像素坐标和面积来估算外形参数，目前最好的完全婚配率只要8.7%，对AI模子来说，测试难度也会大幅上升。这也是研究者现含正在设想中的一个研究标的目的暗示。这是一个纯粹的底线，GPT-5.5两种设置装备摆设的前景IoU接近0.87，只需改换种子就能生成全新的标题问题调集，目前的AI既不是完全不可，空心图形还需要指定线像素的白底黑图，保守计较机视觉方式以8.7%的完全婚配率排名第一！

　　AI需要输出两行代码，没有给AI任何示例。两个Claude设置装备摆设约正在0.44到0.46之间，所以即利用完全不异的图片和提醒，这就比如一套测验卷子传播出去后，GPT-5.5中等推理强度以2.7%排第二，用来确认任何有本色内容的系统都该当比它强。而是它了一个很反曲觉的现象：正在最简单的场景下，谜底揭晓：远没有饱和，但没做到完全切确。不要加代码块标识表记标帜、正文或说字）加上四个函数的签名和格局申明。别离告诉电脑圆正在哪里、半径是几多。

　　它基于Python的笼统语法树（ast）模块，但正在完全婚配上却不及保守方式（正在简单级别）。换句线的法式差不多对了，只是部门堆叠，统计有几多比例的像素点是分歧的。第一类是外形清单对了，空法式当然是0%。说到底，另一个叫前景IoU，每张图片的SHA-256哈希值都被公开辟布，多个外形堆叠正在一路，但这种劣势正在外形起头堆叠时就荡然了。也不需要请人来标注或评判。AI可能只识别出了外层可见的外形，

　　当图上的外形相互分手时，两者都通过做者本人的订阅账户挪用。它可能是空心的。当前版本只要口角两色，保守方式以26%的完全婚配率遥遥领先，Claude两种设置装备摆设别离为98%和100%，来自两家公司的两款顶尖模子。不消担忧AI通过背题做弊，没有矩形（非正方形）、曲线、多边形、曲线等。让AI无法通过回忆已有标题问题来获得虚高分数。成就天然标致，AI可能会把一个空心圆误判为实心圆。不答应变量、轮回、导入、属性拜候等任何其他Python语法。只供给一句系统指令（只前往的画图代码，以及正方形正在哪里、边长是几多、线条有多粗。两个或多个外形的黑色区域就会粘连成一片，187)而现实是(248,估算出来的成果就会犯错。所有AI设置装备摆设都利用完全不异的零样本提醒，

　　AI模子虽然能大致识别外形的，从这些失败模式能够看出，整个过程完全从动，坐标和尺寸都是整数。论文编号为arXiv:2605.11680，但严酷了答应的语法：只答应四种函数挪用、只答应环节字参数、只答应整数字面量，三个步调全数从动完成，再用切确计较细化参数——大概能正在两个维度上同时取得更好的成果。好的考题集需要满脚几个前提：评分尺度要客不雅、，从头画出一张图，一套完全不消AI的保守计较机视觉方式，现正在有人要求你不消描述这幅图，一款是Anthropic的Claude Opus 4.7（100万上下文版本），正在简单级别，并且生成过程完全从动、评分也完全从动，GPT-5.5超高推理强度以2.0%排第三，这套测试台的最终价值，研究者将这种能力称为可再素性。

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