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官方账号arXiv cs.LG@Xuehang Guo, Pengyuan Li, Tom Hope, Tirthankar Ghosal, Manling Li, Qingyun Wang
推荐理由：这篇论文提出CoCoEvolve，不用人工标注就能让模型对齐图表、表格和代码，四个基准上都有提升，做多模态可视化数据的人可以看看。
跨表示学习
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8月6日
09:25
CoCoEvolve是一种新的自监督学习方法，用于提升图表图像、表格数据和可视化代码之间的跨表示一致性。该方法将跨表示映射定义为显式的一对一对应关系，通过表示间的一致性优化模型，无需额外标注。训练时CoCoEvolve@Train在图表-表格-代码循环中进行协同进化，测试时CoCoEvolve@Test在推理阶段应用相同的一致性目标。CoCoEvolve@Eval评估套件覆盖全部六种跨表示任务，在四个基准上同时提升了训练期和测试期性能。