visual density

新基准测试评估多模态大语言模型从密集图表中重建数值数据的能力

一项新的基准测试 ChartDensity-Bench 被引入，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）从科学图表中重建数值数据的能力，特别是在高视觉密度条件下。该基准测试系统地改变了同时呈现的图表数量，以评估模型在结构可靠性、完整性、可解析性和数值保真度等方面的性能。初步实验表明，增加视觉密度通常会降低数值重建的准确性，并且不同 MLLMs 之间存在显著差异。