PlotGround：基于真实科学图表与源数据的图表数字化基准

论文指出，科学图表常编码难以机器读取的定量结果，准确数字化对验证和复用已发表发现很重要，但现有基准多依赖合成图表或覆盖图表类型有限，当前模型从真实科学图表恢复数值的准确度尚不明确。作者提出 PlotGround 自动化流水线，将图表映射到源数据表、识别可重建面板并生成带源数据参考值的定量问题，据此构建经人工验证的 PlotGround-1k 基准，包含来自 1,066 篇 bioRxiv 预印本的 1,119 个问题。在十六个多模态模型上，最佳模型在 ±5% 相对误差容差下达到 87.5% 准确率，容差收紧至 ±2% 后所有模型表现下降。

AI推荐理由 构建 PlotGround 自动化流水线，将真实科学图表与其作者发布的源数据映射，生成有源数据依据的定量问题，并据此建立经人工验证的 PlotGround-1k 基准（1,066 篇 bioRxiv 预印本、1,119 个问题）。对多模态模型图表数值读取能力给出可复现评测：最佳模型在 ±5% 相对误差容差下达 87.5%，收紧到 ±2% 后所有模型下降。基准与数据来源明确，但属评测类工作，产业直接价值有限。