Paper2Code

Paper2Code简介

Paper2Code是由韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合开发的多Agent大语言模型（LLM）框架，旨在将机器学习领域的科学论文自动转换为可执行的代码仓库。该系统通过三个核心阶段实现这一目标：规划阶段构建系统架构并生成配置文件；分析阶段解读论文中的实现细节；代码生成阶段则输出模块化、结构清晰的代码。Paper2Code在多个基准测试中表现优异，生成的代码质量高，能够准确反映原始论文内容，有效提升科研工作的复现效率和创新速度。

Paper2Code的核心功能

• 自动化代码生成：支持将机器学习论文自动转换为可运行的代码仓库。
• 高质量代码输出：生成的代码结构清晰，符合论文描述，便于复现和验证。
• 效率优化：通过自动化流程减少人工编码时间，提升科研效率。

Paper2Code的技术机制

• 多Agent大语言模型（LLM）：
  • 规划阶段（Planning）：基于自然语言处理技术，提取论文关键信息，生成系统架构图和文件依赖关系。
  • 分析阶段（Analysis）：对论文中的方法进行细粒度解析，生成详细的实现指南。
  • 代码生成阶段（Coding）：根据规划和分析结果，生成模块化、逻辑一致的代码。
• 质量评估：结合模型评估与人工审核，确保生成代码的质量和实用性。

Paper2Code的资源链接

• 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：帮助研究人员快速复现论文中的方法和实验。
• 代码生成：自动生成高质量代码，加快论文实现过程。
• 学术交流：辅助研究成果的展示与验证。
• 教学与学习：生成教学用代码，增强学生对算法的理解。
• 工业应用：为企业提供快速实现科研成果的工具。