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该论文提出递归自我改进（RSI）框架：在训练循环中，统一多模态模型的文本能力与视觉能力相互生成训练数据，并由程序执行提供经过验证的监督信号。在图表任务上，借助新提出的 BasicChartBench 基准进行评测，四轮 RSI 迭代将性能从 45.7% 提升至 60.2%，同时经验证程序占比从 48.9% 升至 95.2%。