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S2L-PO 用小模型帶動大模型推理訓練

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清華與港校團隊提出 S2L-PO，改用小模型提供多樣推理路徑，補足 GRPO 易收斂過快的問題。

S2L-PO method overview

這個項目來自跨校團隊，作者包括 Yiming Ren、Yiran Xu、Zicheng Lin 等人，通訊作者是 Yu Qiao 與 Ruihang Chu；所屬機構包括清華大學、上海人工智慧實驗室、香港中文大學及香港城市大學。以研究背景看，團隊明顯集中在大型語言模型訓練、推理強化學習與數學評測。

這是一個針對 Group Relative Policy Optimization（GRPO）訓練流程的研究型框架，目的是提升大型語言模型在推理任務上的 rollout diversity。現有做法多數靠提高 temperature，從 token-level randomness 增加變化，但論文指出這種固定範式容易在長推理鏈累積噪音，令軌跡變得不連貫。

S2L-PO（Small-to-Large Policy Optimization）換了一個角度：不用同一個大模型不停抽樣，而是找同家族的較小模型做 explorer，先產生一部分 qualitatively different reasoning trajectories，再讓大模型用混合 rollout 依照標準 GRPO 訓練。之後再用 progressive annealing，逐步由 small-model exploration 過渡到 fully on-policy learning，避免中途被小模型能力上限拖慢。

論文提供的結果頗有說服力。以 Qwen3-8B learner 配 1.7B explorer 為例，AIME24 Pass@1 由 15.0 提升到 23.8，AIME25 Pass@1 由 12.1 提升到 22.5；Qwen3-14B learner 配 4B explorer 亦比基線 GRPO 高。作者同時聲稱 rollout compute 還可降低，這點對訓練成本敏感的團隊尤其有吸引力。

如果你想測試這個項目，較合理的方式不是當作即裝即用工具，而是把它視為一個訓練策略參考：先看論文與公開模型設定，再比較自己手上的 GRPO 流程是否同樣受 rollout 同質化影響。硬件門檻不算低，資料列出 8B 模型約需 20 GB GPU 記憶體、14B 模型約需 32 GB，較適合研究人員、模型訓練工程師，或正在做數學推理微調的團隊。

  • 核心判斷：這是模型訓練框架，不是一般聊天應用，重點在改善 GRPO 的探索品質
  • 方法差異：由 token-level randomness 轉向 policy-level diversity，減少長鏈推理失真
  • 主要創新：用較小同家族模型充當 natural explorers，再以 progressive annealing 收回大模型主導權
  • 已列相關模型：Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-14B
  • 適合場景：數學推理、可驗證獎勵訓練、想提升 RLVR 與 GRPO 收斂效率的項目

GitHub： https://github.com/qishisuren123/S2L-PO

Paper： https://arxiv.org/pdf/2605.30789

Categories: 開源, 阿里巴巴, Qwen, 香港, 香港中文大學, Agentic, 工具, Python, 模型, 模型訓練, 深度學習, 香港城市大學, 清華大學, 框架, 上海人工智慧實驗室

MBench 專看長影片世界模型記憶力

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MBench不是看單幀靚唔靚，而是追問模型能否記住離鏡後再出現的人與場景。它把長影片記憶拆成三條能力軸，令評測更貼近生成連續影片的難題。

Teaser

現時不少長影片評測，仍偏向單幀畫質或短距離 prompt following；畫面一旦切走、角色離鏡，很多模型便容易在回到同一情境時「失憶」。MBench 這個benchmark正是針對這個盲點而設，聚焦 long-video world models 的 memory capability，檢查模型能否在時間拉長後維持一致的世界狀態。

作者把問題拆成三個互相獨立但又彼此關連的方向：Entity Consistency、Environment Consistency、Causal Consistency。這種設計比籠統地給一個總分更有分析價值，因為你能看清模型究竟是忘記角色外觀、搞亂場景空間，還是未能延續畫面外仍在發生的物理過程；同時它再分成 MBench-A 與 MBench-T，分別對應 action-conditioned world models 與 text-segment-conditioned 長影片續寫模型。

如果你本身有影片生成或世界模型項目，這個儲存庫的用途很明確：先準備模型輸出，再用 mbench 這套 contract-driven、plugin-based CLI 跑完整評測流程。儲存庫已提供 12 個官方 metric implementation，亦整合 VLM trigger judge，代表它不只是論文概念，而是一套可落地比較不同模型表現的評測工具鏈。

  • 項目類型：這是一個 benchmark／評測工具鏈，用來量度長影片世界模型是否具備穩定記憶與時序一致性。
  • 創新位置：不是只看畫面質素，而是把「長時間記住世界」正式定義成三條 capability axes。
  • 適合場景：長影片生成、world model 研究、模型比較、內部驗證新版本退步與否。
  • 可讀性高：MBench-A 與 MBench-T 將不同條件設定分開，較容易知道模型失分原因。

從評論角度看，MBench 的價值在於它批評了舊有固定範式：只獎勵 single-frame quality 或 short-horizon prompt following，卻未有檢驗跨鏡頭、跨時間的持續記憶。若你關心的模型包括各類 long-video world models、action-conditioned world models，以及 text continuation 類影片模型，這個項目很值得納入測試流程；不過目前提供的資料以 benchmark 與評測框架為主，是否能全面代表所有真實創作場景，仍要配合你自己的生成任務一併觀察。

GitHub： https://github.com/study-overflow/MBench

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.00793

Categories: 開源, Video, 工具, Win, 庫, 模型, 視頻模型, 世界模型, 清華大學, 框架

ClinHallu 拆解醫療 MLLM 幻覺來源

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ClinHallu不只看模型答錯沒有，還追查錯在哪一個推理階段。對醫療多模態模型評測來說，這種拆解方法相當實用。

ClinHallu logo

ClinHallu 是一個醫療多模態大模型 benchmark 與評測工具，目標不是只計算答對率，而是找出 Medical MLLM 在推理途中哪一段開始出現 hallucination。現有醫療 hallucination benchmark 多數偏重資料收集與最終輸出檢查，作者認為這種範式難以分辨錯誤究竟來自看錯影像、記錯醫學知識，還是把資訊串連時推錯，因此把問題重組成 stage-wise 診斷。

這個項目的核心做法，是把每筆樣本的 reasoning trace 拆成 Visual Recognition、Knowledge Recall、Reasoning Integration 三段，再配合 structured CoT annotations 與 stage-replacement interventions 觀察：如果只修正其中一段，最終答案會否改善。這種設計比單看答案更有分析力，因為它直接對應三種常見錯誤來源：visual hallucination、knowledge hallucination、reasoning hallucination。

ClinHallu 含有 7,031 個驗證過的 instances，並提供評測流程。想試這個項目的人，較合理的路線是先選定 datasets 內要跑的資料集，再對照 models.gold cot、models.model cot、models.judge 的設定，之後查看 results 內的 model cot 與 eval 輸出；若只想生成替換後的 jsonl，也可用 generate 流程。這表示它較適合研究、模型比較與錯誤分析，不是面向一般用家的醫療問答產品。

基準結果也有參考價值。公開表格顯示，Gemini-3-Flash 在整體準確率與三類 hallucination rate 上都屬前列，Avg Acc 為 80.1，而 Qwen3-VL-Plus、Qwen3.5-9B、Qwen3-VL-32B 等模型亦有列入比較。這些數字的重點不是分高下，而是提醒你：同一模型可能答案不差，但在某個階段的 hallucination rate 仍然偏高，之後微調或加防護時就有更清晰方向。

  • 不是只看答對率：它會拆解模型在哪個推理階段出錯。
  • 方法有辨識度：用 structured CoT 與 stage-replacement interventions 做細粒度診斷。
  • 場景很明確：適合醫療 AI 研究、模型評測、trace-supervised fine-tuning 前後比較。
  • 相關模型完整：結果涵蓋 Qwen、Gemini、InternVL、MedGemma、Lingshu 等系列。

如果你在找的是可直接部署的醫療助手，ClinHallu 並不屬於那一類；它更像一把量尺，專門檢查模型推理鏈哪裡開始失真。對研究團隊來說，這比只知道「模型有幻覺」更有用，因為後續可以按 Visual Recognition、Knowledge Recall、Reasoning Integration 分段修正，連 trace-supervised fine-tuning 是否有效都較容易驗證。

GitHub： https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinHallu

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.14697

Categories: 開源, 阿里巴巴, Qwen, 香港科技大學, Gemini, Medical醫學, 多模態模型, 清華大學, Dataset 數據集

OmniDirector：免配對數據的多鏡頭運鏡克隆技術

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OmniDirector 透過「相機網格」表示法，從多鏡頭影片中克隆運鏡動作，驅動靜態圖像生成動態影片，無需交叉配對數據訓練。

Play video

OmniDirector 由清華大學（Yu-Shen Liu 為北京清華大學團隊）與 Kling Team（快手科技）的研究團隊，共同開發，成員包括 Jiwen Liu、Shujuan Li、Zhixue Fang 等人，團隊來自多個機構，橫跨學術界與業界。研究團隊提出一種無需交叉配對數據的通用多鏡頭相機克隆方法，解決從參考影片中複製運鏡來驅動靜態圖像的難題。

傳統相機控制方法往往依賴大量成對數據進行訓練，而 OmniDirector 的核心創新在於提出「相機網格」（camera grid）表示法。將參考影片的相機姿態渲染為三維空間中的運動軌跡，形成統一的網格表示。配合階層式提示詞擴展代理（hierarchical prompt expansion agent），把多模態控制信號整合成協調的指令。

使用時，使用者只需提供一張源圖像和一段參考影片，OmniDirector 便能克隆其中的運鏡動作，生成動態影片。多鏡頭場景下，新方法支援鏡頭之間的連貫過渡與一致的內容呈現，保持原始的視覺語言。特殊運鏡方面，涵蓋希區柯克式變焦、子彈時間與鏡頭畸變效果，適用的場景類型包括人像、動物、建築及 AIGC 內容等。

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector 適合從事影片創作、動畫製作或需要快速生成動態素材的內容創作者，以及研究相機控制技術的開發者。經過與其他頂尖相機控制方法的對比，新方法在控制穩定性與物件形變方面表現出色。

重點摘要：
– 核心創新為「相機網格」表示法，免依賴交叉配對數據
– 支援極端運鏡、多鏡頭連貫過渡與特殊相機效果
– 場景泛化能力強，涵蓋人像、動物、建築及 AIGC 內容
– 開源提供論文與程式碼，方便研究與應用

目前 github.com/lisj575/OmniDirector 這個倉庫是空的，沒有 source code 或 model 。

項目： https://ymlinfeng.github.io/OmniDirector.github.io/

Categories: Video, AI productions, 模型, 數字人, 視覺模型, 框架, 清華大學, 北京大學

[技術文章] 從聊天機械人到數碼同事：AI 怎樣學會「持續工作」

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一篇文章帶你了解 AI 從只懂回答問題，進化到能像同事般持續完成任務的關鍵轉變。

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這項文章由騰訊優圖實驗室、清華大學、中山大學、中南大學及伊利諾大學芝加哥分校的研究團隊共同撰寫，提出一個核心觀點：大語言模型（Large Language Models, LLMs）正從「聊天機械人」邁向「數碼同事」，關鍵差異在於能否持續完成工作，而非只給出對話式回應。

團隊將這個轉變拆成兩個互相牽引的維度。第一個是「認知核心」的進化：LLMs 從依賴下一個詞預測的「快思維」，走向會運用推理時間計算、長思維鏈（Chain-of-Thought）、反思及強化學習的「思考型 LLM」，讓推理過程更謹慎可靠。第二個是「工具輔助任務執行」的進化：從臨時呼叫外部工具的 Agent，走向類似 OpenClaw 風格的工作站系統，配備持久化的工作區（Workspace）、可重用的技能（Skill）、驗證迴圈及治理機制。

文章特別強調「Workspace + Skill」這個範式是關鍵躍升。它讓原本零散的工具操作，變成像同事般有狀態記憶、可重用流程、能完成任務並累積經驗的工作模式。數據結構也從簡單的指令—回應配對，演進為「狀態—動作—觀察」的軌跡記錄；評估方式則從靜態基準測試，轉向沙盒化、可審計、能自我進化的 AI 生態系統。

這份內容適合關注 AI Agent 發展、想了解 LLM 下一代形態的研究者與產品設計者。讀者可透過項目網站（from-chatbot-to-digital-colleague.github.io）取得完整論文與相關資源。

重點摘要：
– 由騰訊優圖實驗室主導，聯同清華、中山、中南及 UIC 共同研究
– 提出從「聊天機械人」到「數碼同事」的範式轉移
– 認知層面：從快思維走向推理驅動的「思考型 LLM」
– 執行層面：從臨時工具呼叫走向持久化 Workspace + Skill 系統
– 評估方式同步轉向沙盒化、可審計的 AI 生態系統

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.14502

Categories: 開源, Agentic, 模型, 模型訓練, 清華大學, 框架

WeaveBench：測試 CUA 真本事的基準

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WeaveBench 不只是題庫，而是專門檢驗 Computer-use agents 能否跨 GUI 與 CLI 完成長流程工作的基準項目。

Click to watch: an agent managing a RabbitMQ dead-letter-queue topology end-to-end

WeaveBench 是一個 benchmark 基準項目，聚焦測試 Computer-use agents（CUAs）在真實桌面環境中，能否把 GUI 點擊、shell 指令與程式碼編修串成同一條工作流程。它處理的不是單一步驟準確率，而是長流程、多介面協作這類更接近日常工作的問題。

這個項目的判分方式比常見的「有沒有生成某個檔案」嚴格得多。它使用 trajectory-aware Agent-as-Judge，會閱讀 chat trace、交付物，並按條款提供證據；論文亦指出，只看最終結果會高估代理表現，這點對研究 CUAs 的人很有參考價值。

如果想先了解它怎樣運作，可以先看離線 demo，直接觀察 score.json、judge model 回應和逐項證據，再決定是否下載完整資料集與 qcow2 執行環境。完整流程需要 Linux、KVM、Docker 及相當多記憶體與磁碟空間，較適合研究團隊、模型評測人員，或正在建構代理系統的工程師。

  • 114 個長流程任務，涵蓋 8 個工作領域
  • 每個任務都要求 GUI 與 CLI/code 交替操作
  • 最佳公開結果為 41.2% PassRate，顯示難度仍然很高
  • 提供 OSWorld hybrid-scoring experiment，可對照不同評分與執行框架
  • 資料集、runtime 與 qcow2 已放在 🤗 wanlilll/WeaveBench

相關模型與組合方面，公開結果包括 Claude Opus 4.7 + Claude Code、Claude Opus 4.7 + OpenClaw、GPT-5.5 + Codex CLI、GPT-5.5 + OpenClaw、GPT-5.4 + OpenClaw，以及 Gemini 3.1 Pro + OpenClaw。若你關心代理是否真的懂得跨介面完成工作，而不是只會在單一測試集刷分，這個項目很有研究價值。

GitHub： https://github.com/weavebench/WeaveBench

項目： https://weavebench.github.io/

Categories: 開源, 微軟, 清華大學, 框架

SpatialWorld：測試多模態代理空間理解的統一基準

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SpatialWorld 用統一介面評估多模態代理在 3D 任務中的空間理解。數據亦顯示，現有模型距離可靠完成任務仍有明顯差距。

SpatialWorld framework overview

SpatialWorld 是一個用來測試 Multimodal Large Language Models（MLLMs）與代理能力的 benchmark。它把 8 個不同的 3D 模擬後端整合成同一套 observation–action 介面，讓模型只靠自然語言指令、第一身 egocentric RGB 畫面，以及統一的文字動作指令完成任務。

如果你想知道一個模型是否真的懂得在環境中探索、轉向、移動、判斷位置與完成多步驟任務，SpatialWorld 提供了較一致的測試方法。它包含 760 個人工標註任務，覆蓋家居、出行、協作與數碼 3D 遊戲等場景，並以 human-validated terminal-state verifiers 判定結果。

讓代理輸入文字動作，例如 Move、Rotate，再由 action parser 轉成各個模擬器原生指令。這種做法的重點，是避免每個 simulator 各有一套流程，令不同模型之間較容易作橫向比較。

  • 統一 8 個 3D backends，減少 simulator-specific pipelines 帶來的比較困難
  • 只提供 vision-only partial observability，更接近代理逐步探索的情況
  • 除了 task success rate（TSR），亦會看 step efficiency（SE），不只比較有沒有完成
  • 已評估 15 個代理，方便對照現有模型表現

從公開結果看，這個項目揭示了目前模型的限制。GPT-5 的平均 TSR 為 17.4%，領先的 open-source 模型 Qwen-3.5 為 14.1%；若看 Physical Overall TSR，GPT-5 只有 14.4%，Qwen-3.5-397B-A17B 為 12.2%。這表示模型即使能理解圖片與文字，也未必能穩定完成需要空間推理與長步驟規劃的任務。

相關模型有 GPT-5、Qwen-3.5、Qwen-3.5-397B-A17B 與 Gemini-3.1-Pro，其中 Gemini-3.1-Pro 在 digital 3D games 達到 39.0% TSR。若你是做 agent、embodied AI、MLLM 評測，或者想比較不同模型在互動式空間任務的差異，SpatialWorld 會是一個很有參考價值的項目。

GitHub： https://github.com/Hongcheng-Gao/SpatialWorld

項目： https://spatial-world.github.io/

Categories: 香港大學, 多模態模型, 北京大學, 清華大學, 框架

Echo-Memory 讓世界模型認得回家的路

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當 AI 影片模型控制鏡頭離開某個場景再折返時，常常會「認錯地方」——同一條街、同一件家具，回來時卻變成另一個看起來合理、但其實陌生的世界。

Echo-Memory paper teaser and workflow

當 AI 影片模型控制鏡頭離開某個場景再折返時，常常會「認錯地方」——同一條街、同一件家具，回來時卻變成另一個看起來合理、但其實陌生的世界。Echo-Memory 想解的，正是這個讓生成影片失去一致性的老問題。整個研究的設計非常克制：只更換「記憶模組」，其餘一概不動。

Echo-Memory 以同一套 Wan 2.1 1.3B 動作到影片（action-to-video）模型作為共用底座，把記憶方式分成四大類——Context（原始幀滑窗）、Compression（壓縮後的學習 token）、Spatial（顯式空間讀寫狀態）、State-Space（區塊式 SSM 遞迴更新）。所有變體都掛在相同的寫入—讀取介面上，差別只在於「存什麼」和「怎麼取回」。這種單一變因的設定，讓四種記憶家族的表現可以乾乾淨淨地比較。

對研究員和工程師而言，項目提供了開發者指南。Echo-Team 已把訓練到 30,000 步的 Wan 2.1 1.3B 權重放在 Hugging Face 的 Echo-Team/Echo-Memory，並附上 SpatialVID 子集的動態訓練池設定文件，開發者指南亦提供中英雙語流程。評測方面，項目提供 GT replay、in-domain 180 度折返，以及 open-domain 編輯式回訪三種探測腳本，涵蓋靜態回放和場景重訪兩個維度。

要注意的是，目前的權重僅限 Wan 2.1 1.3B（epoch-0），Wan 2.2 以及 5B／14B 多尺度底座、以及超越靜態重訪的動態評測，仍列在路線圖上等待補齊。對於研究世界模型長期一致性、做可控影片生成，或是想在 LoRA／記憶外掛（memory adapter）方向動手的人，這個項目提供了一個難得的可重現基準；對一般讀者來說，它也示範了當鏡頭「回家」時，AI 為何會迷路、又該怎麼讓它記路。

重點摘要：

  • 統一底座、只換記憶：以 Wan 2.1 1.3B 為共用骨幹，比較 Context、Compression、Spatial、State-Space 四種記憶家族。
  • 可控變因設計：所有模組共享寫入—讀取介面，差異集中在「存什麼、怎麼取回」。
  • 完整可重現資源：公開 30,000 步權重、SpatialVID 訓練池設定、雙語開發者指南與評測腳本。
  • 三種回訪探測：GT replay、in-domain 180 度折返、open-domain 編輯式回訪，分別檢驗重播與折返記憶。
  • 未來路線：Wan 2.2、5B／14B 多尺度底座與動態評測仍待補齊。

GitHub： https://github.com/Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD/Echo-Memory

項目： https://echo-team-joy-future-academy-jd.github.io/Echo-Memory/

Categories: 開源, 香港大學, 香港科技大學, 北京大學, 框架, 清華大學

OVO-S-Bench：考驗多模態模型的串流空間智能

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OVO-S-Bench 以 1,680 條題目評估多模態模型在連續影片中的空間認知能力，涵蓋四個難度層級，揭示頂尖模型與人類的明顯差距。

OVO-S-Bench overview

由清華大學、上海 AI 實驗室及北京航空航天大學共同推出的 OVO-S-Bench，是一套專門測試多模態大型語言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 在連續影片中空間理解能力的基準。它針對機械人、AR 眼鏡和自動駕駛等需要「邊看邊想」的真實場景，要求模型根據問題時間點之前看到的畫面片段，推理出地點與佈局的變化，而非讀取整段影片。

題目來源相當多元，涵蓋室內導覽、第一視角活動、戶外場景、駕駛影片及帶有 3D 註解的環境，共 348 段影片。12 位具備 3D 視覺背景的標註員耗時約 804 小時撰寫及反覆核對每條題目，並透過「文字探針」和盲測覆核機制，剔除可憑題幹文字或常識直接答對的題目，確保難度真正來自空間理解。

題目分為四個難度層級，由當下畫面的瞬時感知 (Instantaneous Egocentric Perception)、追蹤離開視野的空間脈絡 (Spatiotemporal Context Tracking)、推測空間變化的生成式推理 (Generative Spatial Reasoning)，到建構全局拓樸地圖 (Global Topological Mapping)。在 38 個開源及商用模型的評估中，即使是表現最佳的 Gemini-3.1-Pro，分數仍比人類專家低 27 分 (59.2 比 86.6)，全局拓樸層級是最大的樽頸。

更值得留意的是，部分聲稱針對串流或空間任務微調的模型，表現反而不如其底層基座模型；而無根據的思維鏈 (chain-of-thought) 推理，往往會放大空間錯誤。這套基準為下一代串流空間模型提供了清晰且嚴謹的試金石。

重點摘要：

  • 涵蓋 1,680 條人工撰寫題目及 348 段影片，總標註工時約 804 小時
  • 設有問題時間點及證據區間，評估時模型只看到查詢前的影片片段
  • 分為四個遞進難度層級，由瞬時感知到全局拓樸建圖
  • 38 款 MLLM 中，Gemini-3.1-Pro 取得 59.2 分，人類專家為 86.6 分
  • 串流及空間微調模型表現可能反遜於原底座模型

GitHub： https://github.com/InternLM/OVO-S-Bench

項目： https://internlm.github.io/OVO-S-Bench/

Categories: 開源, 上海人工智慧實驗室, 清華大學, 框架

Crafter：把科研圖表交給多智能體助手

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Crafter 以多智能體協作方式生成並可後續編輯的學術圖表，搭配 CraftBench 評測集，覆蓋多種類型與輸入條件。

crafter architecture

做研究的人都遇過這種困擾：論文裡的圖表要花好幾個小時排版、微調細節，市面上的 AI 生圖工具又常常「整體不錯、局部出錯」，改一個元素就把整張圖搞砸。Crafter 正是針對這個痛點而來，它不是把底層生成模型換得更強，而是在外面包了一層多智能體（multi-agent）協作框架，專門處理「結構化、由離散語意元件組成」的科研圖表。

這個項目分為兩個互補系統。Crafter 負責生成，覆蓋學術圖、海報、資訊圖三種類型，並支援文字生圖、遮罩補完、關鍵元素組合、草圖優化等四種輸入條件，不需要更動架構就能切換。CraftEditor 則把生成的點陣圖轉成「座標精準、可後續編輯」的 SVG 格式，研究者終於可以像在 Illustrator 裡那樣挑出單一元件修改。

為了評估效果，團隊同步釋出 CraftBench——一個 279 筆樣本的基準集，每個樣本都附有人工繪製的參考圖，跨越三種圖表類型與四種輸入條件。在 PaperBanana-Bench 與 CraftBench 上，Crafter 都明顯優於單一生成器與既有的 agentic 基線。CraftEditor 轉出的 SVG 在可編輯性上也勝過所有對照組。

生成部分只要設定 OpenAI 相容端點（例如 OpenRouter）即可跑範例；想啟用 CraftEditor 還需要額外架設一個 SAM3 語意分割伺服器。

重點摘要

  • 解決科研圖表「局部錯誤難修、難以再編輯」的問題
  • 採用多智能體協作框架，不需更換底層模型即可跨類型、跨輸入條件生成
  • 內建 Crafter 生成與 CraftEditor 點陣轉 SVG 兩套流程
  • 釋出 CraftBench 評測集，含 279 筆人工標註樣本
  • 適合需要大量產出與修改學術插圖的研究者、團隊與會議海報設計者

GitHub： https://github.com/HaozheZhao/Crafter

Paper： https://arxiv.org/pdf/2605.30611

Categories: 開源, 中國, 框架, Dataset 數據集, 清華大學, 北京大學
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