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该论文提出 LTEM（面向大语言模型的表格增强型 Markdown），一种在 Markdown 基础上进行最小扩展、以显式编码合并单元格与多级表头的格式，并构建了表结构复杂度分类体系（F1-F6）和受控基准 STB（1,089 张表）。实验表明，LTEM 在表格理解任务上达到与 HTML 相当的准确率，同时在词元成本与响应稳定性上优于 HTML/LaTeX。
Stage–Audit 提出了一种用于跨维基表的 Seed2Frontier 发现治理协议，采用分离的策展人-审计人写入权限和包含12项检查的审计分类法，将源前沿精度相比普通 LLM 策展人相对提高了42%。