AesCode：用解耦的跨模态奖励生成美观代码

AesCode 的新增价值：

1. 借鉴设计而不照抄错误：从生成图片学习布局与风格，文字和数据仍以提示为依据
2. 可归因的奖励：把设计图中的属性分别交给确定性校验器或针对图结构的视觉问题，再独立归一化各奖励通道
3. 分开衡量质量：在 300 条信息图提示上分别评估视觉质量与可验证的正确性，每条生成三次且不筛选结果
4. 保留研究边界：评估视觉产物而非运行时交互；复杂关系与 SVG 图标仍有难度，参考图也可能包含幻觉

[官方项目、示例、代码与模型链接](https://microsoft.github.io/AesCode/)。