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自主进化优化推理程序提升VLM图表问答准确率
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AI 综述
2026年10月26日，arXiv cs.AI/cs.LG 刊出研究：研究人员借鉴 AlphaEvolve 的自主进化方法，在冻结视觉语言模型（VLM）的前提下，围绕模型搜索推理程序与代码，以提升科学图表问答的精确匹配率。在3个VLM和4个科学图表基准上，精确匹配率平均从16.6%升至41.3%，单项最大提升55.2个百分点；进化后的程序还比初始程序快3.8倍。目前进展为上述基准测试结果公布。
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最新进展10月26日 17:22
研究显示自主进化搜索推理程序使精确匹配率均值由16.6%升至41.3%。报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新通过自主进化提升 VLM 的科学图表分析能力
研究人员用借鉴 AlphaEvolve 的自主进化方法，在冻结 VLM 的前提下围绕模型搜索推理程序与代码，提升科学图表问答的精确匹配率。在 3 个 VLM 和 4 个科学图表基准上，精确匹配率平均从 16.6% 升至 41.3%，单项最大提升 55.2 个百分点。进化后的程序还比初始程序快 3.8 倍。
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