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MathCoder-VL: Bridging Vision and Code for Enhanced Multimodal Mathematical Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MathCoder-VL，旨在解决多模态模型在数学推理中忽视数学图形细节的问题。通过图像到代码模型FigCodifier及数据集ImgCode-8.6M，合成数学图形并构建MM-MathInstruct-3M数据集，最终在多模态数学问题求解中取得了新成绩。
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关键要点
- 本研究提出了MathCoder-VL，旨在解决多模态模型在数学推理中忽视数学图形细节的问题。
- 通过利用代码作为跨模态对齐的监督，提出了图像到代码模型FigCodifier。
- 构建了配套数据集ImgCode-8.6M，合成数学图形以增强模型的训练。
- 创建了高质量的MM-MathInstruct-3M数据集，用于多模态数学问题求解。
- 训练后的MathCoder-VL在多模态数学问题求解中取得了新的开源最佳成绩，超越了现有多个模型。
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