arXiv · Human-Computer Interaction· Yuxin Yue, Yingchen Zhang, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke, Xueqi Cheng·· 7 小时前AI 评分36
多模态深度研究中的忠实图表生成：Frame-Evidence Co-Adaptation
Faithful Chart Generation for Multimodal Deep Research: Frame-Evidence Co-Adaptation
AI 导读
论文提出 Frame-Evidence Co-Adaptation（FECA）框架，解决多模态深度研究中图表数值保真问题。FECA 将图表生成建模为视觉帧与检索证据的迭代交互，视觉帧引导证据获取，证据决定帧的接受、修订或丢弃。实验表明 FECA 在 100 个真实研究主题上显著提升数值保真度，同时保持报告质量与图表可用性。
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