一个名为ChartAnno的新基准测试已被开发出来，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）生成现有图表注解的能力。该基准测试包含1200个真实世界的图表，附带代码和注解说明，并在不同详细程度的级别上进行了测试。目前专有模型通常表现更好，尽管大型开源模型正在缩小差距。研究发现，更具体的说明可以提高注解质量，但推断抽象意图仍然是MLLMs面临的重大挑战，而图表图像仅提供边际效益。 AI
影响 该基准测试突显了MLLMs生成图表注解能力方面的挑战，指出了多模态AI能力未来研究和发展的方向。
排序理由 该条目描述了一个用于评估AI模型的新学术基准测试。
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