ChartNet是由麻省理工学院等机构开发的高质量多模态数据集，包含150万个图表样本，涵盖24种图表类型，旨在提升AI对图表的理解能力。该数据集支持图表重建、数据提取和摘要生成等任务。研究表明，微调模型在ChartNet上表现优于现有大型模型，推动了视觉语言模型在图表理解领域的进步。