想把「畫一個指向東北的指南針」轉成SVG，模型要同時掌握主體、方向和風格；但這類開放式生成通常沒有唯一正確圖像，傳統分數未必能指出作品究竟錯在哪裏。RULER是一套用於SVG生成評估及強化學習訓練的方法，嘗試把籠統分數拆成可逐項檢查的要求。
它會只根據文字指令，為每個生成任務建立六項評分準則，涵蓋語意、視覺和風格，再由視覺語言模型評分渲染後的作品。各項得分按權重合成較細緻的獎勵，供 Group Relative Policy Optimization（GRPO）優化模型；整個流程不需要配對SVG標準答案或人工偏好標籤。
這種做法針對的是CLIP、Aesthetic等單一分數難以判斷SVG細節，也可能令強化學習模型迎合分數、產生 reward hacking 的問題。研究團隊表示，多軸評分比單一指標更貼近人類判斷；在MMSVG-Illustration和MMSVG-Icon上，rubric分數分別由0.432升至0.693，以及由0.395升至0.683，並超越專門SVG模型，表現可媲美規模大得多的DeepSeek-V3。
- 每條指令會生成專屬評分準則，而非所有作品共用一把分數尺。
- 評分同時檢查語意、視覺和風格，獎勵可用於GRPO訓練。
- 不需要標準SVG圖像或人工偏好標籤，適合缺少標註資料的生成項目。
- 評測結果顯示評分準則的設計是提升開放式SVG生成的重要因素。