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🎯 「还在手抄论文公式？这个AI把arXiv变成代码工厂，1小时复现顶会算法！」
大家好，我是蚝油菜花。你是否也经历过这些科研至暗时刻——
- 👉 复现论文时发现作者没开源代码，反向工程做到怀疑人生
- 👉 手动实现Transformer注意力机制，矩阵维度错一位debug三天
- 👉 导师突然要对比十篇顶会方法，熬夜赶工到咖啡因中毒...
今天要解剖的 Paper2Code ，正在用多智能体LLM重写科研工作流！这个韩国科研天团打造的「论文编译器」：
- ✅ 三阶段精准拆解：从架构设计到代码生成全自动流水线
- ✅ 代码质量碾压人类：在PaperBench测试集上超越基线模型
- ✅ 工业级复现精度：连Attention Is All You Need都能1:1还原
已有团队用它1天复现5篇顶会论文，文末附《从PDF到GitHub仓库保姆指南》——你的科研效率，是时候开启「自动驾驶」模式了！
🚀 快速阅读
Paper2Code是基于多智能体LLM的论文转代码框架。
- 功能：通过规划、分析、生成三阶段实现论文到代码的自动转换
- 技术：采用专用Agent分工协作，确保代码结构清晰且符合论文原意
Paper2Code 是什么
Paper2Code 是韩国科学技术院和DeepAuto.ai联合推出的多 Agent 大语言模型（LLM）框架，支持将机器学习领域的科学论文自动转换为可运行的代码仓库。
Paper2Code基于三个阶段实现这一目标，规划（构建系统架构、生成配置文件）、分析（解读实现细节）和代码生成（生成模块化代码）。Paper2Code 在多个基准测试中表现出色，生成的代码质量高，忠实于原始论文，显著加速科学研究的复现和进一步发展。
Paper2Code 的主要功能
- 自动化代码生成：将机器学习论文自动转换为功能性的代码仓库
- 高质量代码输出：生成的代码结构清晰，忠实于原始论文，支持快速复现和验证研究成果
- 效率提升：自动化流程大幅减少手动实现代码的时间和精力，加速科学研究的迭代和创新
Paper2Code 的技术原理
- 多Agent大语言模型（LLM）：采用专用Agent处理不同阶段任务
- 规划阶段（Planning）：用自然语言处理技术提取关键信息，生成系统架构图和文件依赖关系
- 分析阶段（Analysis）：基于 LLM 的推理能力，生成详细的实现指南
- 代码生成阶段（Coding）：根据前两阶段输出生成模块化、依赖关系明确的代码
- 评估与反馈：通过模型评估和人类专家验证确保代码质量
如何运行 Paper2Code
快速开始
运行示例论文《Attention Is All You Need》的转换：
pip install openai
export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"
cd scripts
bash run.sh
输出目录结构
outputs
├── Transformer
│ ├── analyzing_artifacts
│ ├── coding_artifacts
│ └── planning_artifacts
└── Transformer_repo # 最终输出的代码仓库
详细设置
环境配置
安装OpenAI最新版：
pip install openai
PDF转JSON
1. 克隆s2orc-doc2json仓库：
git clone https://github.com/allenai/s2orc-doc2json.git
2. 运行PDF处理服务：
cd ./s2orc-doc2json/grobid-0.7.3
./gradlew run
3. 转换PDF为JSON格式：
mkdir -p ./s2orc-doc2json/output_dir/paper_coder
python ./s2orc-doc2json/doc2json/grobid2json/process_pdf.py \
-i ${PDF_PATH} \
-t ./s2orc-doc2json/temp_dir/ \
-o ./s2orc-doc2json/output_dir/paper_coder
🚀 运行PaperCoder
设置API密钥后执行：
export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"
cd scripts
bash run.sh
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/going-doer/Paper2Code
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