Figma 如何训练设计编辑模型:从 SFT 到 RL
Figma 工程副总裁 Josh Clemm 介绍了其设计编辑模型的训练方法,从监督微调(SFT)转向强化学习(RL),并基于 Qwen 3.8 27B 后训练出尚未发布的编辑模型。早期用 Llama 3.3 70B 在超过 25 万个样本上训练,即可在当时编辑任务上与顶级模型竞争。Figma agent 已向全部用户开放,测试中典型任务约快 20%,专家对比中 62% 的情况优于或持平上一版生产 agent,用户评分高 33%,撤销操作少 60%。

Figma agent 产品设计师使用 Figma agent 提升工艺、速度与创意表达的 3 种方式 以下是 Uber、Granola 和 Atlassian 的团队如何借助现已全面可用的 Figma agent 支持高质量、快节奏的工作。,其中包含我们的第一方编辑模型。该 agent 同时运行这个专门模型和领先的第三方模型,将它们用于工作的不同部分。对于图像生成、矢量或全新设计探索等某些任务,我们使用可用的最佳第三方模型。对于我们的模型处理良好的精确编辑和迭代,我们使用自己的模型。 周围的画布也很重要。agent 需要来自画布和设计系统的上下文,以及能够做出所请求更改的工具。后训练帮助模型更好地完成其在这项工作中的部分。 了解更多关于 产品设计师如何使用 Figma agent 提升工艺、速度与创意表达的信息。 我们对 Figma agent 的早期结果感到鼓舞。即使在从 beta 到全面可用之间的这段时间里,典型任务也快了约 20%。在与专家设计师的正面对比测试中,新 agent 有 62% 的情况优于或持平上一版生产 agent。用户评分高出 33%,用户撤销 agent 工作
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