如果告诉你， AI 在推箱子等游戏场景上训练，能让它在几何推理与图表推理上表现更好，你会相信 吗？ 复旦 NLP 实验室联合字节跳动智能服务团队的最新研究给出了一个令人意外的发现： 游戏不仅是娱乐 工具，更是训练 AI 推理能力的宝贵资源。 Code2Logic: Game-Code-Driven Data Synthesis for Enhancing VLMs General Reasoning 论文链接： https://arxiv.org/abs/2505.13886 代码仓库： https://github.com/tongjingqi/Code2Logic 标题： 数据和模型： https://huggingface.co/Code2Logic 引言 高质量多模态推理数据的极度稀缺，制约了视觉语言模型（ VLMs ）复杂推理能力的提升。那么，有 没有一种低成本又可靠的方法来大规模生成这些数据呢？ 复旦与字节的研究团队创新性地提出了一个巧妙的思路： 利用游戏代码自动合成视觉推理数据。 | A | ਟ | E | ч | 0 | - | | --- | --- | --- | --- | --- | ...