韩国科学技术院和DeepAuto.ai推出了一种名为Paper2Code的多智能体框架，能够直接将机器学习论文转换为可运行的代码库，通过智能规划、分析和生成三步，极大地加速了科研迭代过程。
该框架旨在解决科研工作者在阅读大量论文并验证其代码实现时面临的“重复造轮子”问题，通过与研究论文内容关联，生成高质量的代码库，从而提高科研效率。
Paper2Code通过将任务分解为规划、分析和生成三个阶段，并使用专门设计的智能体来实现，有望在科学研究中发挥重要作用，提高科研成果的可重复性。
韩国科学技术院和DeepAuto.ai推出了一种名为Paper2Code的多智能体框架，能够直接将机器学习论文转换为可运行的代码库，通过智能规划、分析和生成三步，极大地加速了科研迭代过程。
该框架旨在解决科研工作者在阅读大量论文并验证其代码实现时面临的“重复造轮子”问题，通过与研究论文内容关联，生成高质量的代码库，从而提高科研效率。
Paper2Code通过将任务分解为规划、分析和生成三个阶段，并使用专门设计的智能体来实现，有望在科学研究中发挥重要作用，提高科研成果的可重复性。
