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ChartX
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新的监督方法改进图表到代码的AI模型
研究人员引入了一种名为“观测对齐监督”的新监督框架，以改进图表到代码的生成模型。该方法解决了模型在训练时使用假设目标完全可观测的参考绘图脚本的问题，而视觉数据（如图表）通常并非如此。新框架用图表中视觉信息直接约束的数量替换了潜在的原始数据目标，例如箱线图的汇总统计数据或饼图的比例。使用该框架在ChartMimic和ChartX等数据集上进行的实验表明，模型恢复可观测值的能力得到了一致的提高。
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PlotPick 使用 VLMs 从科学图表中提取数据，性能优于专用模型
一款名为 PlotPick 的新开源工具已被开发出来，旨在使用视觉语言模型 (VLM) 从科学图表中提取结构化表格数据。该工具旨在自动化系统评价和荟萃分析中手动数据数字化的缓慢过程。评估显示，六种不同的 VLM 在既定基准测试中显著优于专门的图表到表格模型 DePlot，尤其是在 DePlot 训练数据未包含的图表类型上。