arXiv cs.AI· Vidushee Vats, Karun Sharma, Yuxia Wang·· 9 天前AI 评分31
SlideLab：面向听众的科研幻灯片生成与评估框架
SlideLab: Audience-Centered Scientific Slide Generation and Evaluation
AI 导读
SlideLab 是一个免训练的多智能体框架，可从研究论文生成科研演示幻灯片，先规划叙事，再由内容规划、视觉生成、布局优化和事实核查等智能体迭代构建共享幻灯片。
正文 · AI 翻译
摘要：科学演示不仅仅是研究论文的总结。它们需要以连贯的顺序呈现工作，清晰地解释主要观点，并帮助观众跟上演示。我们提出了 SlideLab，一个无需训练的多智能体框架，用于从研究论文生成科学演示。SlideLab 首先规划演示叙事，然后使用内容规划、视觉生成、布局优化和依据验证等智能体构建并迭代优化共享幻灯片组。在一项盲测人类偏好研究中，SlideLab 在 77% 的论文上比开源和商业系统更受青睐，同时使用的推理 token 数量比最强的开源基线少约 4 倍。我们还引入了 ConfArena，一个面向观众的评估框架，它模拟会议室并逐张幻灯片评估演示。ConfArena 与人类系统排名一致，并能检测注入的演示问题，包括伪造数字、降质图片、丢失幻灯片和幻灯片顺序打乱。
| 评论： | 更新附录并添加更多消融实验、ConfArena 架构 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.30294 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2609.30294v2 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.30294 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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来自：Vidushee Vats [查看电子邮件]
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2026年9月13日星期日 10:39:04 UTC（11,019 KB）
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2026年10月8日星期四 12:07:46 UTC（16,580 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org