引言

可重復(fù)性是科學(xué)進(jìn)步的基石，然而在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，許多已發(fā)表論文并未附帶相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)，阻礙了結(jié)果驗(yàn)證并延緩了科研進(jìn)程。為了解決這一難題，KAIST 與 DeepAuto.ai 的研究團(tuán)隊(duì)提出了 PaperCoder——一種自動(dòng)化框架，能夠從機(jī)器學(xué)習(xí)研究論文中直接生成可執(zhí)行的代碼庫(kù)。

PaperCoder 框架概述圖 1：PaperCoder 的三階段流程，展示了如何通過(guò)規(guī)劃、分析和編碼，將論文轉(zhuǎn)換為完整的代碼庫(kù)。

相比于依賴(lài)現(xiàn)有代碼片段或 API 的傳統(tǒng)方案，PaperCoder 通過(guò)多代理系統(tǒng)，利用大型語(yǔ)言模型（LLM）模擬人類(lèi)的軟件開(kāi)發(fā)流程，自動(dòng)生成端到端、可執(zhí)行的代碼庫(kù)。該系統(tǒng)由規(guī)劃、分析和生成三個(gè)階段組成，每個(gè)階段由專(zhuān)門(mén)的 LLM 代理協(xié)同完成。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的可重復(fù)性危機(jī)

機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)正面臨嚴(yán)峻的可重復(fù)性挑戰(zhàn)。對(duì)近期頂級(jí)會(huì)議論文的統(tǒng)計(jì)顯示，公開(kāi)代碼的比例極低：

機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議中的代碼可用性圖 2：ICLR、NeurIPS 和 ICML 2024 上公開(kāi)代碼的論文比例。

如圖所示，ICLR 2024 公開(kāi)代碼的論文僅占 21.2%，NeurIPS 2024 為 10.9%，ICML 2024 僅有 31.6%。缺乏實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)使研究人員難以復(fù)現(xiàn)和擴(kuò)展已有工作，進(jìn)而拖慢整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。

PaperCoder 框架

PaperCoder 將“從論文到代碼”的任務(wù)形式化為軟件開(kāi)發(fā)問(wèn)題：

?R：包含方法與算法描述的研究論文

?C：生成的代碼庫(kù)

?M：基于 LLM 的轉(zhuǎn)換模型

該框架仿照人類(lèi)開(kāi)發(fā)流程，分為三個(gè)階段：

1.規(guī)劃階段：

? 制定整體架構(gòu)路線圖（UML 類(lèi)圖、時(shí)序圖）

? 確定文件依賴(lài)關(guān)系

? 生成配置文件

2.分析階段：

? 對(duì)每個(gè)文件和函數(shù)進(jìn)行細(xì)粒度解析

? 分析輸入／輸出、模塊交互和算法細(xì)節(jié)

? 標(biāo)注關(guān)鍵組件（例如位置編碼、優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)）

3.生成階段：

? 按照規(guī)劃階段確定的順序，合成完整代碼庫(kù)

每一階段由相應(yīng)的 LLM 代理執(zhí)行，各代理協(xié)同工作，確保論文中的重要細(xì)節(jié)被準(zhǔn)確提取并融入生成的代碼中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)

PaperCoder 通過(guò)對(duì)比樸素方法，凸顯其結(jié)構(gòu)化流程的優(yōu)勢(shì)：

PaperCoder 詳細(xì)實(shí)現(xiàn)圖 3：PaperCoder 與直接輸入 LLM 的樸素方法對(duì)比。

?樸素方法：將整篇論文直接喂入 LLM，往往忽略位置編碼或優(yōu)化器等細(xì)節(jié)，導(dǎo)致生成的代碼錯(cuò)誤頻發(fā)。

?PaperCoder：

a.規(guī)劃：整體設(shè)計(jì)、UML 繪制、依賴(lài)規(guī)劃、配置生成

b.分析：細(xì)粒度解析每個(gè)模塊，識(shí)別關(guān)鍵算法組件

c.編碼：基于分析結(jié)果，逐步合成、實(shí)現(xiàn)所有必要功能

通過(guò)這種分層設(shè)計(jì)，PaperCoder 能精確捕捉諸如位置編碼實(shí)現(xiàn)、帶特定超參數(shù)的 Adam 優(yōu)化器等細(xì)節(jié)，生成高質(zhì)量、易執(zhí)行的代碼。

評(píng)估方法

PaperCoder 的性能評(píng)估包括定量指標(biāo)與人工評(píng)估：

1.參考評(píng)估：將生成代碼與公開(kāi)參考實(shí)現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比

2.無(wú)參考評(píng)估：在缺乏參考實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景下，評(píng)估代碼質(zhì)量

3.人工評(píng)估：由原論文作者或領(lǐng)域?qū)＜掖蚍?/p>

評(píng)估方法之間的相關(guān)性圖 4：基于參考評(píng)估與無(wú)參考評(píng)估得分的相關(guān)性 (r = 0.79)。

相關(guān)性高達(dá) 0.79，表明即使在無(wú)參考實(shí)現(xiàn)的情況下，也能可靠評(píng)估生成代碼的正確性。

結(jié)果與性能

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PaperCoder 相較基線方法具有顯著優(yōu)勢(shì)：

1.超越現(xiàn)有基線：優(yōu)于 ChatDev、MetaGPT 等通用方案

2.組件貢獻(xiàn)明顯：規(guī)劃、分析、生成三階段均對(duì)性能提升有所貢獻(xiàn)（通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證）

3.高執(zhí)行率：生成代碼幾乎無(wú)誤，僅需對(duì) 0.48% 的行數(shù)做小幅修改即可運(yùn)行

4.出色的復(fù)現(xiàn)能力：在 Paper2Code 與 PaperBench 基準(zhǔn)上均表現(xiàn)優(yōu)異，成功復(fù)現(xiàn)論文關(guān)鍵組件

人工評(píng)估

由原論文作者及多位領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行的人工評(píng)估顯示：

?77%的評(píng)審者認(rèn)為生成的代碼庫(kù)最佳

?85%的評(píng)審者反饋生成結(jié)果對(duì)其研究有顯著幫助

人工評(píng)估表格圖 5：人工評(píng)估示例表格

評(píng)估涵蓋數(shù)據(jù)處理、方法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)流程，充分驗(yàn)證了 PaperCoder 在真實(shí)科研場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值。

局限性和未來(lái)工作

盡管 PaperCoder 已展現(xiàn)強(qiáng)大能力，但仍存在以下局限：

1.領(lǐng)域局限：目前僅針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)論文，尚未擴(kuò)展到其他科學(xué)領(lǐng)域

2.評(píng)估依賴(lài)：主要依賴(lài)模型指標(biāo)，缺乏更多自動(dòng)化執(zhí)行評(píng)估方式

3.復(fù)雜算法：對(duì)高度復(fù)雜或全新算法的支持仍有挑戰(zhàn)

4.依賴(lài)管理：跨環(huán)境兼容性及外部依賴(lài)管理需進(jìn)一步完善

未來(lái)工作可聚焦于：

? 將框架擴(kuò)展至更多學(xué)科

? 引入自動(dòng)化調(diào)試與故障定位評(píng)估

? 集成更豐富的執(zhí)行評(píng)估指標(biāo)

? 強(qiáng)化依賴(lài)性管理與環(huán)境適配

結(jié)論

Paper2Code 引領(lǐng)了從科研論文到可執(zhí)行代碼的自動(dòng)化新范式，通過(guò)多代理 LLM 系統(tǒng)重塑人類(lèi)軟件開(kāi)發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)端到端的代碼生成與復(fù)現(xiàn)。三階段方法確保關(guān)鍵細(xì)節(jié)無(wú)遺漏，定量與人工評(píng)估均證明了其有效性。PaperCoder 有望加速機(jī)器學(xué)習(xí)及其他領(lǐng)域的研究進(jìn)展，為構(gòu)建更加開(kāi)放、高效的科研生態(tài)注入新動(dòng)能。

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