论文一键转代码论文代码复现工具
PaperCoder：论文转代码工具，专治未公开代码的论文。
PaperCoder是一个多智能体（multi-agent）系统，可以把机器学习领域的论文，自动拆解、理解，最后生成一个可以直接跑的完整代码库。
整个过程遵循三个阶段【图1】，保证生成的代码既准确又可执行：
- Planning阶段：首先，PaperCoder会制定一个详细的开发路线图，画出系统架构图（比如UML图），整理出各模块之间的依赖关系，同时生成一份标准配置文件（config.yaml），为后续工作做准备。
- Analyzing阶段：接着，每一个即将生成的文件都会被深入分析，比如它需要实现什么功能，输入输出是什么，和其他模块有什么耦合，确保还原实验细节不走样。
- Coding阶段：最后，系统根据之前的规划和分析，顺序生成各模块代码，严格遵循依赖关系，保证仓库一生成就能基本无障碍运行。
下面来到大家最关心的问题——效果如何？
在Paper2Code和PaperBench这两个公开基准测试上，PaperCoder表现出色。【图2】
无论是模型自动评分，还是MS/PhD学生的人类打分，它都大幅领先ChatDev和MetaGPT。
具体来看，PaperCoder的代码改动率只有0.48%，也就是说，平均每1000行代码只需要改动不到5行就能直接跑通。同时，77%的原论文作者更偏好PaperCoder生成的代码，85%的受访者认为它有效加速了研究复现。
虽然PaperCoder目前主要聚焦在机器学习领域，但未来计划扩展到更广泛的科学领域，比如物理、生物等。
网友测试后表示，把论文直接变成可用代码，PaperCoder是目前最接近「一键复现」的工具。
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