使用阿里云百炼 qwen3.8-flash 完成复杂表格结构恢复、内容提取和内容推理。
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├── baseline.py # 主程序，固定使用 qwen3.8-flash
├── tableqa/ # 预处理、提示词、API 请求、校验与恢复
├── run.sh # 运行入口
├── requirements.txt
├── .env.example
├── configs/downloaded_data_fixes.json
├── data/
│ ├── tests.xlsx # 908 道题
│ └── files/ # 89 份实际引用文档，共 97 页
└── submission.xlsx # 已生成的 Qwen3.8-Flash 全量预测结果
使用 Python 3.11 或更高版本，在仓库根目录执行：
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入自己的百炼 API Key 和 compatible-mode/v1 地址
source .env
# 可先运行 3 题检查配置
bash run.sh --limit 3 --workers 1 --max-requests 10
# 全量运行，自动复用已完成的缓存
bash run.sh --workers 2 --max-requests 2000
每次运行的结果和缓存位于 runs/qwen3_8_flash/。全量完成且所有题目均生成非空答案后，程序会同步更新根目录的 submission.xlsx。少量试跑保留根目录已有的全量结果。
检查数据或提交文件：
python baseline.py inspect
python baseline.py validate
题目读取会自动应用 configs/downloaded_data_fixes.json 中的 3 项文件名映射和 1 条题型修正。程序支持 JSON 修复、数值提取的纯文本恢复、结构占用网格恢复和断点续跑，计算题用 Decimal 重算模型给出的表达式。
根目录文件是此前 Qwen3.8-Flash 已生成的 908 题预测，包含 id、answer 两列，908 行答案均非空，并通过 ID 和格式校验。题目没有提供标准答案，该文件是模型预测结果。