[논문리뷰] ChartM^3: A Multi-Stage Code-Driven Pipeline for Constructing Multi-Dimensional and Multi-Step Visual Reasoning Data in Chart Comprehension본 연구는 기존 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 실제 복잡한 차트 이해 작업에서 겪는 한계(제한된 차트 유형 및 복잡성, 낮은 질문 복잡성, 해석력 부족 등)를 해결하고자 합니다.#Review#Chart Comprehension#Visual Reasoning#Data Generation#Code-Driven Pipeline#Multimodal LLMs#Retrieval-Augmented Generation#Reinforcement Learning#Synthetic Data2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중