本文第一作者杨昱威，来自澳大利亚国立大学，合作者包括章泽宇（澳大利亚国立大学）、侯云钟（澳大利亚国立大学）、李卓婉（约翰霍普金斯大学）、Gaowen Liu（思科）、Ali Payani（思科）、丁源森（俄亥俄州立大学）以及郑良（澳大利亚国立大学）。 背景与动机 在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力： 1. 精准识别与理解图表元素（如坐标轴、图例、数据点、标题等）； 2. 对图表数据进行深度推理（如计算差值、比较趋势、跨子图推理等）；…