arXiv · cs.CL· Abhinav Sudhakar Dubey·· 20 小时前精选AI 评分54
arXiv 论文：用自主进化优化推理程序提升 VLM 科学图表分析准确率
Improving VLMs on Scientific Chart Analysis via Autonomous Evolution
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Abhinav Sudhakar Dubey
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.35077v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
论文提出在冻结的 VLM 外部搜索推理程序，借鉴 AlphaEvolve 的自主进化思路，由 LLM judge 依据训练题失败案例迭代改进代码。在 3 个 VLM 和 4 个科学图表基准上，描述性问题的精确匹配准确率平均从 16.6% 提升到 41.3%，单次最大提升 55.2 个百分点，进化后的程序还比基线快 3.8 倍。
推荐理由
论文说明相当一部分 VLM 图表问答错误来自推理管线而非模型本身，不改权重、只进化推理程序即可大幅提分。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org