这项由约翰霍普金斯大学、亚马逊、纽约大学和德州农工大学共同开展的研究，发表于2026年3月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2603.09095v1），揭示了一个令人意外的现象：当我们把文字变成图片给AI看时，它的表现竟然会大幅下降。
你可能会觉得奇怪，现在的AI不是很厉害吗？能看图说话，还能理解复杂内容。但是研究团队发现了一个有趣的问题：同样一段文字，如果直接以文本形式输入给AI，它能答对90分；但如果把这段文字做成图片再给AI看，它可能只能答对30分。这就像一个学霸学生，看纸质试卷能考满分，但看电子屏幕上的同一份试卷就突然不会了。
这种现象被研究团队称为"模态差距"，就是同样的内容，换个呈现方式，AI的理解能力就出现了明显差异。为了彻底搞清楚这个问题，研究团队进行了一场"AI体检"，测试了七个不同的多模态大语言模型，包括GPT-5.2、Qwen系列、InternVL系列等知名模型，在七个不同任务上的表现。
更让人惊讶的是，研究团队还发现这种"失聪"现象并不是全面的。当AI看真实的文档图片（比如PDF页面或维基百科截图）时，表现往往比看人工合成的文字图片要好得多。这就像同一个人，看报纸能看懂，但看黑板上的粉笔字就糊涂了。
通过深入分析超过4000个错误案例，研究团队得出了一个关键结论：AI在图像模式下主要是"阅读"出了问题，而不是"思考"能力下降。换句话说，AI的智慧还在，只是"眼睛"出了毛病。基于这个发现，他们开发了一种"自我学习"的训练方法，让AI用自己在文本模式下的推理过程来教会自己如何更好地理解图像中的文字。这种方法在数学问题上取得了惊人效果，准确率从30.71%提升到92.72%。
一、当AI遭遇"换装"文字：模态差距的真实面貌
我们先来理解一个基本概念：什么是多模态大语言模型？简单来说，这就像给AI装了多种"感官"，它既能读文字，又能看图片，还能理解它们之间的关系。正常情况下，你给它一段文字或一张图片，它都能给出合理的回应。
但研究团队发现了一个奇怪现象。他们准备了同样的内容，比如一道数学题："小明有5个苹果，吃了2个，还剩几个？"当他们直接把这个问题以文字形式输入AI时，AI回答得很好。但当他们把这个问题做成一张图片（就像截图一样），再给AI看时，AI的表现突然变差了。
这种差异到底有多大呢？研究团队测试了各种不同类型的任务。在知识问答方面，比如问"法国的首都是哪里"，文字模式和图片模式的差异还算可以接受，大概只有1-8分的差距。但在数学问题上，这个差距就变得惊人了，有些AI模型的准确率从95%直接掉到了30%，差距超过60分。
更有趣的是，研究团队发现这种现象并不是绝对的。当他们使用真实世界的文档图片时——比如直接从学术论文PDF中截取的页面，或者维基百科网页的截图——AI的表现往往比人工制作的文字图片要好很多。有时候，真实图片模式下的表现甚至超过了纯文字模式。
这就像一个有趣的对比：同一个人看手写字条可能看得很清楚，但看打印的标签反而看不懂，而看报纸又能看得很清楚。问题不在于这个人的阅读能力，而在于不同呈现方式对他产生了不同的影响。
研究团队还发现，字体选择对AI的影响大得出人意料。他们尝试了四种不同的字体样式：标准印刷体、白字黑底的反色模式、等宽字体（像程序代码那样的字体）和手写字体。结果显示，手写字体给AI造成的困扰最大，准确率下降幅度高达47个百分点。这说明AI在训练过程中可能很少见到手写字体的文本图片，所以面对这种"陌生装扮"的文字时就不知所措了。
图片分辨率也是一个重要因素。当研究团队降低图片分辨率时，大部分AI模型都出现了性能下降。不过有个例外，InternVL3.5模型表现出了惊人的稳定性，即使在分辨率降低到原来25%的情况下，仍然能保持良好表现。这是因为该模型配备了特殊的"视觉分辨率路由器"技术，就像给AI装了一副自动调节的眼镜。
二、揭秘AI的"阅读障碍"：错误分析的惊人发现
为了搞清楚AI到底在哪些方面出了问题，研究团队进行了一次"AI体检"。他们收集了超过4000个AI犯的错误，然后像医生诊断病人一样，仔细分析每个错误的类型和原因。
这次分析采用了一种叫做"扎根理论"的研究方法，简单来说就是不预先设定错误类型，而是从实际错误中总结规律。研究团队先让GPT-5.2对这些错误进行初步分类，然后由人类研究者进行最终的归类和验证。这个过程就像是先让AI助手整理资料，然后专家再进行最终判断。
经过分析，他们发现AI的错误主要分为七大类。最常见的是概念性和事实性错误，占到了30.4%，这类错误主要是AI不知道或记错了某些知识点。第二常见的是不完整回答，占26%，就是AI给出的答案不够完整或者干脆没回答。
但最关键的发现是：当AI从文字模式切换到图片模式时，计算和数学错误的比例显著增加了1.5倍，从11.1%上升到16.7%。格式错误也有所增加，从5.9%上升到8.0%。这些都是典型的"阅读错误"——AI看错了数字、符号或者输出格式要求。
相比之下，那些需要深度思考的错误类型，比如概念理解错误和推理错误，在图片模式下并没有显著增加。这就像一个学生考试时，抄错题目或算错简单计算的情况增加了，但对复杂概念的理解能力其实没有下降。
研究团队还发现了一个非常有趣的现象：某些AI模型在图片模式下会出现"推理链条崩溃"。具体表现是，在文字模式下，AI会详细写出解题步骤，比如解一道数学题时会写："首先计算...然后...最后得出结果..."。但在图片模式下，同样的AI可能直接给出答案，跳过所有中间步骤。
这种现象在Qwen3-VL-8B模型上表现得最明显。在文字模式下，它平均会写618个字符来解释数学问题的求解过程，但在图片模式下只写32个字符，缩短了19倍！这就像一个平时很爱解释的老师，突然变得惜字如金，只给答案不讲过程。
不同类型的任务显示出不同的错误模式。数学题（GSM8K）的错误主要集中在计算失误上，这很好理解，因为看错一个数字就会导致整个答案错误。编程题（HumanEval）则容易出现格式错误，因为代码对缩进、空格等格式要求很严格，而图片模式下AI容易丢失这些细节信息。知识问答类题目（ARC、GPQA、MMLU）的错误主要还是概念和事实性错误，说明在这些任务上，"阅读"问题的影响相对较小。
三、治疗AI"阅读障碍"的创新疗法
基于对AI"病症"的深入了解，研究团队开发了一种创新的治疗方法，他们称之为"自我蒸馏"。这个听起来很技术的名词，实际上概念很简单：让AI用自己的"好表现"来教会自己如何在"坏状态"下也能表现得好。
具体来说，就是这样操作的：研究团队首先让AI在文字模式下解决一批数学问题，记录下它的详细推理过程。然后，他们把同样的问题制作成图片，配上AI之前在文字模式下的推理过程，让AI学习"当我看到这样的图片时，我应该这样思考"。这就像让一个学生对照自己的满分作业，学会如何在不同考试环境下都能写出同样质量的答案。
这种方法的巧妙之处在于，它不需要人类专家来提供标准答案。AI本身就是自己的老师，用自己的优秀表现来指导自己的进步。研究团队发现，即使包含一些错误的推理过程，这种自我学习也是有效的。因为AI在文字模式下本来准确率就很高（93.56%），所以大部分的"教学材料"都是高质量的。
实验结果令人惊喜。在数学问题测试（GSM8K）上，经过这种自我训练后，AI的图片模式准确率从30.71%飙升到92.72%，几乎达到了文字模式的水平（93.56%）。这种改进幅度是非常显著的，相当于把一个不及格的学生培养成了优等生。
研究团队还测试了三种不同的训练策略。第一种是同时调整AI的"眼睛"（视觉编码器）和"大脑"（语言模型），第二种只调整"大脑"，第三种只调整"眼睛"。结果发现，调整"大脑"的效果最好，只调整"眼睛"的效果次之，这说明问题的根源主要在于如何处理视觉信息，而不是如何获取视觉信息。
更让人放心的是，这种训练方法不会让AI"顾此失彼"。研究团队在其他任务上测试了经过训练的AI，发现它不仅保持了原有的能力，在某些任务上甚至还有所提升。在ARC科学推理任务上，文字-图片差距从0.68降到0.42；在知识问答（MMLU）上，差距从7.43降到2.79；在编程任务（HumanEval）上，差距从6.71降到1.83。
这种现象说明，AI学到的不是针对特定任务的技巧，而是更基础的"如何更好地理解图片中的文字"的能力。这种能力是通用的，可以迁移到不同的任务中。
四、真实世界vs人工世界：渲染方式的巨大影响
研究过程中，团队发现了一个意外的规律：AI在处理真实文档图片时的表现，往往比处理人工制作的文字图片要好得多。这个发现改变了他们对"模态差距"的理解。
当研究团队使用真实的学术论文PDF页面和维基百科截图进行测试时，AI的表现经常能够达到甚至超过纯文字模式的水平。以QASPER学术问答任务为例，几乎所有AI模型在真实PDF图片模式下的表现都优于纯文字模式。GPT-5.2的准确率从51.92%提升到77.25%，Qwen2.5-7B-VL从30.49%提升到64.38%。
这种现象的原因在于训练数据的分布。现代AI模型在训练过程中见过大量真实世界的文档图片——网页截图、PDF页面、扫描件等等。因此，当它们遇到类似的真实图片时，就像回到了熟悉的环境，能够更好地发挥能力。
相反，人工制作的文字图片——纯白背景配黑色文字，统一字体，标准排版——反而成了"异类"。这就像一个习惯了看各种字迹的医生，突然遇到标准印刷体反而不适应了。
为了验证这个假设，研究团队进行了详细的字体对比实验。他们制作了四种不同风格的文字图片：标准黑字白底、反色白字黑底、等宽字体（类似程序代码），以及手写风格字体。结果显示，反色和等宽字体的影响都比较小，因为这些在网络上比较常见。但手写字体造成的准确率下降最为严重，在某些模型上下降幅度超过40个百分点。
图片分辨率的影响也很有趣。大多数AI模型在分辨率降到原来的50%时还能维持正常表现，但再往下就开始出现明显下降。不过，即使在最低分辨率（25%）下，图片模式消耗的计算资源仍然比文字模式多。这说明，仅从计算效率角度来看，图片模式并没有明显优势。
研究团队还发现了一个优化技巧：使用10号小字体在全分辨率画布上渲染文字，让文字只占用图片5-11%的面积。这种"紧凑渲染"方式让所有AI模型的表现都有所提升，证明了巧妙的视觉设计可以帮助AI更好地理解内容。
五、数字解码：深度分析揭示的规律
通过对七个AI模型在七个不同任务上的全面测试，研究团队积累了大量的数据，这些数字背后隐藏着有趣的规律。
在知识型任务上，模态差距相对较小。MMLU多学科知识测试中，最好的模型（GPT-5.2）在文字模式下能达到92.33%，图片模式下为90.93%，差距只有1.4个百分点。GPQA研究生级别科学问题的差距也类似，大部分在1-8个百分点之间。这说明对于主要依靠记忆和基础推理的任务，"阅读障碍"的影响相对有限。
数学任务显示了最大的模态差距。GSM8K小学数学题上，一些模型的差距超过60个百分点。最极端的例子是Qwen3-VL-8B，从文字模式的93.56%掉到图片模式的30.71%，差距高达62.85个百分点。这印证了前面的分析：数学题对精确读取数字和符号的要求很高，任何"看错"都会导致连锁错误。
编程任务（HumanEval）呈现出有趣的模型差异化现象。有些模型如GPT-5.2和InternVL3.5-8B在图片模式下几乎不受影响，甚至还略有提升。但另一些模型如Pixtral-12B则大幅下降，从39.02%降到47.56%。更奇怪的是Qwen2.5-32B-VL，它在文字模式下只有31.10%，但图片模式下却达到85.98%，完全颠覆了常识。
这种反常现象可能说明该模型的文字模式代码生成能力存在校准问题，而图片模式反而激活了更好的推理路径。这提醒我们，AI模型的行为有时候会超出我们的预期，不能简单地认为文字模式总是最好的。
通过OCR（光学字符识别）测试，研究团队发现了另一个重要规律：纯粹的文字识别能力与任务表现之间的相关性并不强。他们让AI先从图片中提取文字，再用提取的文字解决任务，发现OCR错误率与最终准确率的相关系数只有-0.238。这个相对较弱的相关性说明，问题不仅仅在于"看清楚文字"，更在于"理解文字在图片中的含义"。
计算资源分析显示，图片模式需要的计算量是文字模式的1.4到4.7倍，在长文档任务中甚至可以达到29倍。这个计算开销主要来自于处理视觉信息的过程。即使在降低分辨率的情况下，图片模式仍然比文字模式耗费更多资源。
不同模型在模态鲁棒性上的表现差异很大。InternVL3.5-8B是表现最稳定的模型，在几乎所有任务上都能保持接近零的模态差距，有时图片模式甚至略优于文字模式。Qwen2.5-7B-VL也显示了良好的鲁棒性。这些差异可能源于视觉编码器的设计差异和训练数据的不同分布。
说到底，这项研究让我们重新认识了AI的能力边界。表面上看，现代AI已经能够"看懂"图片和"理解"文字，但深入测试后发现，不同输入方式之间仍然存在微妙但重要的差异。这就像人类虽然既能听又能看，但在嘈杂环境中可能更依赖视觉信息，在黑暗中更依赖听觉信息。
研究团队的发现具有重要的实际意义。对于开发AI应用的工程师来说，在设计输入界面时需要考虑模态差距的影响，选择最适合任务的输入方式。对于AI模型的训练者来说，这提醒他们需要在不同模态上保持平衡的训练，避免某个模态成为"短板"。
更重要的是，自我蒸馏方法的成功为解决类似问题提供了新思路。这种让AI"自己教自己"的方法不仅有效，而且不需要额外的人工标注，具有很好的可扩展性。随着多模态AI应用的普及，这种技术可能会成为提升模型稳定性的标准做法。
从更广的角度来看，这项研究揭示了一个重要事实：AI的智能和人类的智能在结构上还存在根本差异。人类在不同感官输入下能保持相对一致的理解能力，而AI目前还容易受到输入方式的影响。理解并弥补这些差异，是通向更强人工智能的必经之路。未来，当我们与AI协作时，了解它们的这些特点将帮助我们更好地发挥彼此的优势，创造更高效的人机合作模式。
Q&A
Q1：什么是多模态大语言模型的模态差距？
A：模态差距是指AI模型在处理相同内容但不同输入方式时表现出的差异。比如，同一道数学题以纯文字形式输入时AI能答对90分，但做成图片后只能答对30分。这种现象在数学任务上最为明显，差距可超过60个百分点。
Q2：为什么AI看真实文档图片比看人工制作的文字图片表现更好？
A：因为AI在训练时见过大量真实世界的文档图片，如PDF页面、网页截图等，对这类图片更熟悉。相比之下，标准字体、纯色背景的人工文字图片反而成了"陌生环境"。字体选择影响也很大，手写字体可导致准确率下降47个百分点。
Q3：自我蒸馏方法是如何提升AI图像理解能力的？
A：自我蒸馏让AI用自己在文字模式下的优秀表现来教导图片模式下的表现。具体是让AI先在文字模式下解题并记录推理过程，然后将同样问题制作成图片，配上之前的推理过程进行训练。这种方法将GSM8K数学题的图片模式准确率从30.71%提升到92.72%。
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