COMO：将最小风险训练引入光学化学结构识别

Zhuoqi Lyu 和 Qing Ke 提出闭环光学分子识别框架 COMO，将最小风险训练（MRT）引入光学化学结构识别（OCSR），通过直接优化分子级的不可微目标来缓解传统 token 级 MLE 训练的 exposure bias。作者称，在涵盖合成图像及来自专利与科学文献的真实化学图件的十个基准上，COMO 在使用更少训练数据的情况下显著优于现有基于规则和基于学习的方法。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。