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AutoP2C: An LLM-Based Agent Framework for Code Repository Generation from Multimodal Content in Academic Papers
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内容提要
本研究提出了“Paper-to-Code”(P2C)任务，旨在将学术论文中的多模态内容转化为可执行代码。通过AutoP2C框架，结合大语言模型，研究展示了一个自动化的四阶段流程，显著提升了代码生成的效率和效果。
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关键要点
- 本研究提出了将学术论文中的多模态内容转化为可执行代码的任务，称为“Paper-to-Code”(P2C)。
- 研究引入了AutoP2C框架，结合大语言模型，展示了一个自动化的四阶段流程。
- 该流程成功生成完整的代码库，显著提升了代码生成的效率和效果。
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