研究人员开发了 MatMMExtract，一个开源流程，旨在解锁材料科学文献中的视觉数据。该系统将复杂的科学图表分解为单独的子面板，并使用大型语言模型和专门的分类法生成结构化注释。该系统应用于超过 14,000 篇文章，创建了 MatSciFig 数据集，包含近 400,000 个图像-文本对，每个都有详细的分类和摘要。该项目还推出了 MaterialScope，一个检测数据集，提高了 YOLO12-m 模型定位图面板的准确性，并发现 Gemini 3.1 Flash Lite 是生成注释最具成本效益的 LLM。 AI
影响 能够对科学文献中的视觉数据进行大规模人工智能分析，可能加速材料科学的发现。
排序理由 该集群描述了一个用于处理科学文献的新数据集和流程，属于研究类别。
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