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AVA：通过视觉感知驱动的决策使成为自主可视化代理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了利用多模式大语言模型 (LMM) 开发自主可视化代理人 (AVAs) 的方法，AVAs 可以通过自然语言解释和实现用户定义的可视化目标，并协助领域专家完成可视化输出的参数选择。研究表明，AVAs 代表了一种设计智能化可视化系统的通用范式，为未来发展专家级可视化代理人铺平了道路。
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关键要点
- 本文介绍了利用多模式大语言模型 (LMM) 开发自主可视化代理人 (AVAs) 的方法。
- AVAs 可以通过自然语言解释和实现用户定义的可视化目标。
- AVAs 作为虚拟可视化助手可以协助领域专家完成可视化输出的参数选择。
- 即使领域专家缺乏调整可视化输出的知识或专业技能，AVAs 仍能提供帮助。
- 研究表明，AVAs 代表了一种设计智能化可视化系统的通用范式。
- AVAs 的设计框架和使用场景展示了其普适性。
- 初步探索和概念验证表明该方法在选择适当的可视化参数时具有广泛应用潜力。
- 研究结合了领域专家的反馈，突出了 AVAs 的实用性和潜力。
- AVAs 为未来发展专家级可视化代理人铺平了道路。
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