LongCat AI将技术图表视为可解析编辑的结构化信息，支持中英双语自然语言指令精准定位与修改元素；采用DiNA架构实现多模态统一表征；输出带语义元数据的图表，支持后续可编程修改；具备科研级公式理解能力迁移至技术图标注。
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LongCat AI 不靠“猜”图表含义，而是把技术图表当作可解析、可编辑的结构化信息来处理。
用文字指令精准锚定图表元素
传统AI看图容易泛泛理解整体风格或粗略内容，而LongCat-Image-Edit系列（包括V2和Next）支持中英双语自然语言指令，能识别并定位具体组件。比如输入“把流程图中‘数据库’节点的文字改成‘PostgreSQL 15’，并加粗”，模型会先识别该文本区域，再执行替换与格式调整，而非重绘整张图。这种能力源于其底层对技术图表符号体系（如UML形状、箭头语义、容器层级）的专项训练。
多模态统一表征避免语义割裂
LongCat-Next采用离散原生自回归架构（DiNA），将图像、文本、甚至坐标轴标签统一映射为同源Token。这意味着图中的“API网关”文字、连接它的箭头、以及旁边标注的“HTTPS”不是三个孤立信号，而是在同一嵌入空间中关联表示。当用户指令涉及逻辑关系（如“标出用户服务到订单服务的异步调用路径”），模型能结合视觉布局与术语上下文共同推理，而不是仅依赖像素匹配。
生成即带语义元数据，支持后续可编程修改
LongCat生成或编辑的技术图表，输出时可附带轻量级结构化描述（如JSON Schema标注节点类型、接口方向、协议类型）。在Typora或LaTeX工作流中，这些元数据可被脚本读取，实现“改一处，全链路同步”：修改一个服务名，不仅更新图片，还能自动刷新文档中对应的接口说明段落。这从源头上规避了“图对文错”的常见误解场景。
科研级公式与标注理解能力迁移至技术图
LongCat-Image-Editn已在科研插图中验证了对数学公式、坐标轴单位、误差线等精细元素的精准替换能力。这种能力直接迁移到技术图表中——例如识别架构图中的版本号（v2.1）、端口号（:8080）、或状态标签（“active”），并按指令替换、增删、对齐。它不把数字或缩写当作普通字符处理，而是结合领域常识判断其语义角色。
