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在当今数据可视化领域,生成准确反映复杂数据的图表仍然是一项微妙的挑战。图表不仅需要捕捉精确的布局、色彩和文本位置,还需将这些视觉细节转化为代码,以重现预期的设计。然而,传统方法通常依赖于直接提示视觉 - 语言模型(VLM),如 GPT-4V,这在将复杂视觉元素转化为语法正确的 Python 代码时,常常遇到困难。即使是微小的差错也可能导致图表未能达到设计目标,这在金融分析、学术研究和教育报告等领域尤其重要。,🛠️ DeepSeek-R1作为完全托管的无服务器服务在Amazon Bedrock上线,简化企业AI部署流程。,📊 “深度研究”功能现向更多ChatGPT付费用户开放,提供全面研究报告和引用信息。,
生成性 AI 的成本是相当高昂的。以市场领先者 OpenAI 为例,尽管该公司去年实现了37亿美元的收入,但支出却高达90亿美元,造成了大约50亿美元的净亏损。OpenAI 的运营成本主要由两个部分组成:模型的训练和推理。随着用户基数的增长,推理的成本也在不断增加。,此外,研究还通过消融实验强调了视觉和代码评估机制分开的重要性。当这两个组件合并为一个评估代理时,性能往往下降,这表明专门化的评估方法对高质量图表生成至关重要。