摘要
直接从电路原理图推导符号表达式极具挑战，需精确的视觉结构构建及正确的多步符号推导。本文提出 AutoVSR，一种基于视觉语言模型的自动化框架。该方法通过将电路图重构为可执行中间表示（IR），并利用配备符号工具库的规划代理进行可靠的多步推导，显著提升了生成准确率。实验表明，AutoVSR 在准确率上大幅超越端到端方法及专用方法，同时在推理成本与计算效率上优于闭源最先进模型。
AI 推荐理由
论文核心在于利用符号求解器进行多步符号推导，解决视觉到符号的复杂推理问题。
研究机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
论文信息