论文
Paper2Code
Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai合作开发的AI工具，基于多Agent大语言模型，能将机器学习论文自动转化为可运行的代码仓库。它通过规划、分析和代码生成三个阶段，确保代码结构清晰且忠实于原论文内容。该工具显著提升了科研复现效率，适用于研究、教学、工业等多个领域，具有高度实用性和准确性。
Paper2Coder
Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合开发的AI工具，基于多Agent大语言模型，能够将机器学习论文自动转换为可运行的代码仓库。其核心流程包括规划、分析和代码生成三个阶段，确保生成的代码结构清晰、逻辑严谨，并忠实于原始论文。该工具显著提升了研究复现效率，适用于学术研究、教学、工业应用等多个场景，是推动AI研究落地的重要工具。
MathModelAgent
MathModelAgent 是一款基于多智能体协作的数学建模工具，支持自动建模、代码编写、结果验证和论文生成。内置本地代码解释器，兼容多种大语言模型，适用于竞赛、科研、教学等场景，具备高效率与低成本优势。
Paper2Poster
Paper2Poster是由加拿大滑铁卢大学、新加坡国立大学等机构推出的学术框架，基于多模态自动化技术从科学论文生成海报。它通过Parser、Planner和Painter–Commenter系统实现内容压缩、布局优化和视觉质量提升，支持将长篇论文转化为结构化视觉海报。Paper2Poster引入PaperQuiz评估方法，确保海报有效传达核心内容，提高生成效率，适用于学术会议、报告、科研展示及教
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）研究人员开发的高效推理框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术，显著提高系统吞吐量（1.3至3.4倍），降低延迟（降至原来的1/1.7至1/5），同时保持生成质量。该框架优化资源利用率，适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景，为复杂A
