Paper2Code

Paper2Code – AI论文自动转为代码的多智能体框架

Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合开发的先进多Agent大语言模型（LLM）框架，旨在将机器学习领域的研究论文自动转化为可执行的代码仓库。其创新设计分为三个阶段：规划、分析和代码生成。Paper2Code在多项基准测试中表现优异，生成的代码不仅质量高且忠实于原始论文，极大地促进了科学研究的复现与进展。

Paper2Code是什么

Paper2Code是一个由韩国科学技术院和DeepAuto.ai共同创建的多Agent大语言模型（LLM）框架，能够将机器学习领域的科学论文自动转化为可运行的代码仓库。该系统通过三个主要阶段实现其功能：规划（构建系统架构、生成配置文件）、分析（解读论文中的实现细节）和代码生成（生成模块化代码）。Paper2Code在多个基准测试中展现出色，生成的代码质量高，能够忠实复现原始论文内容，从而显著加速科学研究的复现与后续发展。

Paper2Code的主要功能

• 自动化代码生成：能够将机器学习论文快速转化为功能完整的代码仓库。
• 高质量代码输出：生成的代码结构清晰，忠于原始论文，支持研究成果的快速复现和验证。
• 效率提升：通过自动化流程显著减少手动编写代码所需的时间和精力，加速科学研究的迭代与创新。

Paper2Code的技术原理

• 多Agent大语言模型（LLM）：
  • 规划阶段（Planning）：利用LLM的理解和生成能力，将论文内容拆解为结构化的实现计划，应用自然语言处理技术提取关键信息，并生成系统架构图及文件依赖关系。
  • 分析阶段（Analysis）：对每个文件和函数进行细致分析，确保生成代码准确实现论文中的方法及实验。基于LLM的推理能力，提供详细的实现指南。
  • 代码生成阶段（Coding）：根据规划和分析阶段的输出，生成模块化且依赖关系明确的代码。代码生成过程严格遵循规划阶段的设计和分析阶段的细节要求，确保代码可执行且逻辑一致。
• 评估与反馈：结合模型评估（参考基与无参考评估）及人类评估的方法，确保生成代码仓库的质量与实用性。通过专家评估，验证生成代码是否能有效支持研究的复现与验证。

Paper2Code的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/going-doer/Paper2Code
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.17192

Paper2Code的应用场景

• 研究复现：帮助研究人员迅速复现论文中的方法和实验，即使原作者未提供代码。
• 代码生成：自动生成高质量的代码，加速机器学习论文的实现过程。
• 学术交流：辅助研究人员在学术交流中更有效地展示和验证研究成果。
• 教学与学习：生成教学用代码，帮助学生理解机器学习论文中的方法。
• 工业应用：快速生成代码框架，助力企业将研究成果应用于实际项目。

常见问题

• Paper2Code可以处理哪些类型的论文？：Paper2Code主要针对机器学习领域的科研论文，尤其是那些包含算法与实验方法的论文。
• 生成的代码质量如何？：生成的代码经过严格评估，结构清晰且忠于原始论文，能够有效支持研究的复现与验证。
• 如何使用Paper2Code？：用户可以访问GitHub仓库，下载并使用Paper2Code提供的工具和文档。