PaperCoder是什么？

PaperCoder是一個(gè)將學(xué)術(shù)論文自動(dòng)轉(zhuǎn)換為代碼庫(kù)的多智能體LLM系統(tǒng)，通過(guò)自動(dòng)化代碼生成，研究人員和開(kāi)發(fā)者可以更快地實(shí)現(xiàn)論文中的算法和模型，減少手動(dòng)編碼的時(shí)間和錯(cuò)誤，PaperCoder系統(tǒng)采用三階段的工作流程，包括規(guī)劃、分析和代碼生成，每個(gè)階段都由專(zhuān)門(mén)的智能體進(jìn)行處理。通過(guò)這個(gè)系統(tǒng)，研究人員和開(kāi)發(fā)者能夠更高效地將理論成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際的編程項(xiàng)目，為推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新提供了便利。

Paper2Code核心功能

• 多智能體框架：Paper2Code 采用多智能體大型語(yǔ)言模型（LLM）框架，模擬人類(lèi)軟件開(kāi)發(fā)生命周期，分為“規(guī)劃（Planning）- 分析（Analysis）- 編碼（Coding）”三個(gè)階段。

• 規(guī)劃階段：構(gòu)建高層路線(xiàn)圖，設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，確定文件依賴(lài)關(guān)系，并生成配置文件。

• 分析階段：對(duì)每個(gè)文件或函數(shù)的具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行解讀，關(guān)注其目的、輸入/輸出、交互和約束。

• 編碼階段：根據(jù)前面的成果，逐文件生成模塊化且考慮依賴(lài)關(guān)系的代碼。

• 代碼生成與優(yōu)化：能夠從機(jī)器學(xué)習(xí)研究論文中自動(dòng)生成完整、功能性的代碼倉(cāng)庫(kù)，支持多種深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow 和 PyTorch），并生成 requirements.txt 文件列出所需依賴(lài)。

• 高質(zhì)量代碼輸出：生成的代碼不僅在語(yǔ)法上正確，而且在功能上接近可運(yùn)行狀態(tài)，僅需極少量修改。

優(yōu)勢(shì)

• 自動(dòng)化程度高：首次實(shí)現(xiàn)了直接從科學(xué)論文自動(dòng)生成完整、可執(zhí)行代碼倉(cāng)庫(kù)，不需要依賴(lài)現(xiàn)有代碼或片段。

• 性能卓越：在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試和人工評(píng)估中，Paper2Code 均顯著優(yōu)于現(xiàn)有代碼生成框架和樸素方法。

• 實(shí)用性強(qiáng)：人工評(píng)估顯示，生成的代碼對(duì)研究人員實(shí)際重現(xiàn)工作具有高度實(shí)用價(jià)值，85%的評(píng)估者認(rèn)為其有用。

劣勢(shì)

• 領(lǐng)域局限性：目前主要針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)論文，向其他科學(xué)領(lǐng)域的泛化能力有待驗(yàn)證。

• 對(duì)底層 LLM 的依賴(lài)：框架性能受限于所使用的基礎(chǔ) LLM 的能力。

• 可能存在遺漏和誤解：即使在最好的情況下，生成的代碼也可能存在對(duì)論文細(xì)節(jié)的遺漏或誤解。

Paper2Code使用方法

環(huán)境設(shè)置：

• 安裝必要的軟件包，如 Openai 的 API 包。

• 配置 API 密鑰以訪(fǎng)問(wèn) OpenAI 的服務(wù)。

PDF 轉(zhuǎn)換：

• 將論文的 PDF 文件轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的 JSON 格式。

• 使用 s2orc-doc2json 工具進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

運(yùn)行代碼生成：

• 修改配置文件以指定論文路徑和其他參數(shù)。

• 運(yùn)行提供的腳本以啟動(dòng)代碼生成過(guò)程。

Github：https://github.com/going-doer/Paper2Code