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DiagramNet 数据集和框架在系统级图表识别方面超越 GPT-5

研究人员开发了 DiagramNet，这是一个新的多模态数据集和框架，旨在改进芯片设计中系统级图表的识别。该数据集包含超过 10,000 个连接注释和数千个跨四个任务的问答对。提出的框架包含一个 3B 参数模型和一个多智能体工作流，在 DiagramNet 基准测试中显著优于 GPT-5 和 Claude-Sonnet-4 等现有模型，在端到端评估中实现了超过两倍的性能。