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ChartMoE：用于高级图表理解的专家混合连接器
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多模态大语言模型在图表理解方面存在不足。CharXiv是一个评估套件，包含具有挑战性和多样化的图表。结果显示，最强专有模型的推理能力比最强开源模型更强，但都远远落后于人类表现。CharXiv希望促进未来的图表理解研究。
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关键要点
- 多模态大语言模型在图表理解方面存在不足。
- CharXiv是一个评估套件，包含来自arXiv论文的2,323个自然、具有挑战性和多样化的图表。
- CharXiv包括描述性问题和推理问题两种类型的问题。
- 最强专有模型的推理能力（47.1%准确率）优于最强开源模型（29.2%准确率），但都远远落后于人类表现（80.5%）。
- CharXiv旨在提供更加真实和忠实的进展衡量，促进未来的图表理解研究。
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