MicroWorld: Расширение возможностей мультимодальных моделей большого языка для преодоления разрыва в микроскопической области с помощью графика атрибуции смешанной собственности

arXiv:2605.10120v2 Annualce Type: заменить резюме: мультимодальные крупные языковые модели (MLMs) демонстрируют замечательный потенциал для научного обоснования, однако их эффективность в таких специализированных областях, как микроскопия, по-прежнему ограничена нехваткой данных о подготовке кадров по конкретным областям и трудностью кодирования тонкозернистых экспертных знаний в параметры моделей. Для того чтобы преодолеть этот пробел, мы введем систему MicroWorld — механизм для структурного расширения знаний с дополнительным визуальным каналом поиска с использованием графика смешанной условной собственности (MAPG) без корректировки по конкретным доменам. MicroWorld выводит биомедицинские организмы и отношения с помощью носкационных или ЛЛМ тройничных добычей, приводит в соответствие изображения и объекты в общем пространстве размещения с использованием Qwen3-VL-Embeding, а также составляет график знаний, включающий примерно 106K узлы и 2,62M набранные края по восьми категориям. В момент вывода, трубопровод поиска в графе сверяется с запросами субъектов MAPG и вводит структ