Fugu-MT 論文翻訳(概要): Does visualization help AI understand data?

論文の概要: Does visualization help AI understand data?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18022v1
Date: Thu, 24 Jul 2025 01:47:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.817837
Title: Does visualization help AI understand data?
Title（参考訳）: 可視化はAIがデータを理解するのに役立つか?
Authors: Victoria R. Li, Johnathan Sun, Martin Wattenberg,
Abstract要約: 2つの視覚言語モデルでは、生データが散布されたときに合成データセットをより正確に記述する。私たちの結果は、人間のようにAIシステムが視覚化の恩恵を受けるという最初の証拠です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8624636653931614
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Charts and graphs help people analyze data, but can they also be useful to AI systems? To investigate this question, we perform a series of experiments with two commercial vision-language models: GPT 4.1 and Claude 3.5. Across three representative analysis tasks, the two systems describe synthetic datasets more precisely and accurately when raw data is accompanied by a scatterplot, especially as datasets grow in complexity. Comparison with two baselines -- providing a blank chart and a chart with mismatched data -- shows that the improved performance is due to the content of the charts. Our results are initial evidence that AI systems, like humans, can benefit from visualization.
Abstract（参考訳）: グラフとグラフは、人々がデータを分析するのに役立ちますが、AIシステムにも役立ちますか? そこで我々は,GPT 4.1 と Claude 3.5 の2つの商用ビジョン言語モデルを用いて,一連の実験を行った。 3つの代表的な分析タスクの中で、2つのシステムは、特にデータセットの複雑さが増大するにつれて、生データが散在するときに、より正確に正確に合成データセットを記述する。 2つのベースライン – ブランクチャートとミスマッチしたデータを備えたチャート – と比較すると,パフォーマンスの改善は,チャートの内容によるものだことが分かる。私たちの結果は、人間のようにAIシステムが視覚化の恩恵を受けるという最初の証拠です。

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