近日，2022级博士生桂祎（导师蒋文斌教授）的论文“LaTCoder: Converting Webpage Design to Code with Layout-as-Thought”被ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 2025（KDD 2025）会议录用。

从网页设计图自动生成可用代码对于提升前端开发效率至关重要，但现有多模态大模型（Multi-model Large Language Model，MLLM）在这一过程中常常丢失关键的布局信息。为此，研究人员借鉴人类“链式思维”（Chain-of-Thought）的分步推理方式，提出了“Layout-as-Thought”（LaT）理念，并在此基础上设计了 LaTCoder。该方法首先通过高效算法将高分辨率设计图切分为若干图像子块，然后针对每个子块采用 CoT 风格的提示策略，分别生成对应的 HTML/CSS 代码；最后结合绝对定位与 MLLM 驱动的智能组装策略，将子块代码合并成完整页面，并通过动态验证器挑选出既忠实原始布局又便于维护的最佳方案。在 DeepSeek-VL2、Gemini 和 GPT-4o 等主流模型上，分别于公开的 Design2Code-HARD 基准以及我们新构建的更具挑战性的 CC-HARD 数据集上进行评测，结果表明 LaTCoder 在 TreeBLEU 指标上较直接提示提升了 66.67%，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）降低了 38%，且在人机偏好评估中超过 60% 的案例中被标注者选为更优。实验证明，LaTCoder 通过分块思考与动态组装的有机结合，显著弥补了现有 MLLM 在布局捕捉方面的不足，为自动化网页合成提供了新的思路和实践路径。

KDD是知识发现和数据挖掘领域的国际顶级学术会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议。2025年KDD research track的投稿量为1988篇，最终接收了365篇（录用率为18.4%）。

（通讯员：桂祎）