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　　来自滑铁卢大学的联合研究团队✿◈✿★ღ，还精心构建了首个学术海报评估标准Paper2Poster武昌分校教务✿◈✿★ღ，解决了长上下文✿◈✿★ღ、多模态压缩的评估空白✿◈✿★ღ。

　　Poster在学术会议里的重要性不言而喻武昌分校教务✿◈✿★ღ，需要让与会者在几分钟内就迅速从中掌握核心内容✿◈✿★ღ，这就很考验制作者的论文浓缩能力✿◈✿★ღ，以及文本和图形的排版功底✿◈✿★ღ。

　　为了帮大家解放双手✿◈✿★ღ，以及更一目了然地评估海报效果✿◈✿★ღ，研究团队提出了评估基准Paper2Poster以及基于此构建的多智能体框架PosterAgent✿◈✿★ღ。

　　Paper2Poster的数据包含100对AI领域论文和作者设计的海报✿◈✿★ღ，涵盖计算机视觉（19%）✿◈✿★ღ、自然语言处理（17%）和强化学习（10%）等子领域的280个不同主题✿◈✿★ღ，论文平均22页✿◈✿★ღ，生成海报的文本压缩比约为14.4倍✿◈✿★ღ，图形减少比约为2.6倍✿◈✿★ღ。

　　视觉质量✿◈✿★ღ：使用CLIP图像嵌入测量生成海报与作者设计海报之间的视觉相似度✿◈✿★ღ，再计算图像和文本的相关性✿◈✿★ღ，以确保图像属于有效整合✿◈✿★ღ。文本连贯性✿◈✿★ღ：计算文本在Llama-2-7b-hf下的标准困惑度（PPL）武昌分校教务爱游戏平台✿◈✿★ღ，衡量文字流畅度✿◈✿★ღ。整体评估✿◈✿★ღ：选择一个VLM（如GPT-4o）✿◈✿★ღ，从美学（元素质量爱游戏平台✿◈✿★ღ、布局平衡✿◈✿★ღ、参与度）信息（清晰度✿◈✿★ღ、完整性✿◈✿★ღ、逻辑流）两个方面进行1到5分打分✿◈✿★ღ。PaperQuiz✿◈✿★ღ：这是团队专门设计的评估指标✿◈✿★ღ，以模拟作者和读者的交流✿◈✿★ღ。让代表不同专业水平（例如学生和教授）的VLMs阅读每张海报并回答测验✿◈✿★ღ，获得最高平均分的海报被认为在传达论文内容方面最有效✿◈✿★ღ。

　　根据Paper2Poster的要求✿◈✿★ღ，团队设计了一个采用自上而下设计理念的多智能体流程PosterAgent爱游戏平台✿◈✿★ღ。

　　解析器（Parser）✿◈✿★ღ：将工具和基于LLM的摘要相结合✿◈✿★ღ，提取关键文本和视觉内容✿◈✿★ღ，生成结构化摘要库（如各章要点✿◈✿★ღ、重要图表）规划器（Planner）✿◈✿★ღ：匹配文本与图表✿◈✿★ღ，并用二叉树布局策略将其连贯排列✿◈✿★ღ，通过放大（zoom-in）机制迭代生成面板✿◈✿★ღ。绘制器-评论器（Painter-Commenter）✿◈✿★ღ：绘制器将内容转为简洁的要点列表和用于渲染的可执行代码✿◈✿★ღ，而VLM作为评论器提供布局反馈✿◈✿★ღ，确保整体连贯性和避免溢出✿◈✿★ღ。超越GPT-4o？

　　眼见为实✿◈✿★ღ，为验证PosterAgent生成效果✿◈✿★ღ，研究人员用Paper2Poster评估了四类基线方法✿◈✿★ღ：

　　实验结果表明✿◈✿★ღ，在视觉质量和文本连贯性上✿◈✿★ღ，虽然4o-Image达到了最高的视觉相似度✿◈✿★ღ，但它也记录了最差的困惑度✿◈✿★ღ，说明生成的海报可能乍一看吸引人✿◈✿★ღ，但实际细看全是嘈杂或不连贯的文本✿◈✿★ღ。

　　当VLM评判时✿◈✿★ღ，PosterAgent-4o的平均得分为3.72武昌分校教务✿◈✿★ღ，达到了与人类设计海报相当的水平✿◈✿★ღ，而PPTAgent因为经常生成无意义的文本或大片空白区域✿◈✿★ღ，因此得分都较低✿◈✿★ღ。

　　值得注意的是✿◈✿★ღ，PosterAgent-4o虽然依据GPT-4o实现了冗长输出✿◈✿★ღ，但基于开源的Qwen-2.5系统变体在原始准确率上更胜一筹✿◈✿★ღ，说明PaperQuiz在评估时✿◈✿★ღ，内容量很重要爱游戏平台✿◈✿★ღ，但呈现质量更重要✿◈✿★ღ。

　　最后是咱们的PostAgent✿◈✿★ღ，对比下来✿◈✿★ღ，海报结构清晰明了✿◈✿★ღ，图表与文字匹配度也相当高✿◈✿★ღ，在视觉效果上更接近作者设计的海报武昌分校教务✿◈✿★ღ。

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