论文页面 - 基于ArcDeck的叙事驱动论文到幻灯片生成

来源: https://huggingface.co/papers/2604.11969

摘要

ArcDeck是一个多智能体框架，通过话语树建模逻辑流程和迭代智能体优化来增强论文到幻灯片的生成，优于直接摘要方法。

我们介绍了ArcDeck，一个多智能体框架（https://huggingface.co/papers?q=multi-agent%20framework），它将论文到幻灯片的生成视为结构化的叙事重构（https://huggingface.co/papers?q=narrative%20reconstruction）任务。与现有将原始文本直接摘要为幻灯片的方法不同，ArcDeck显式建模源论文的逻辑流程。它首先解析输入以构建话语树（https://huggingface.co/papers?q=discourse%20tree）并建立全局承诺文档（https://huggingface.co/papers?q=global%20commitment%20document），确保高层意图得以保留。这些结构先验随后引导一个迭代多智能体优化（https://huggingface.co/papers?q=iterative%20multi-agent%20refinement）过程，其中专门智能体在渲染最终视觉布局和设计之前迭代评论和修改演示大纲。为了评估我们的方法，我们还引入了ArcBench，一个新策划的学术论文-幻灯片对基准。实验结果表明，显式话语建模结合角色特定的智能体协调，显著改善了生成演示的叙事流畅性和逻辑连贯性。

查看arXiv页面（https://arxiv.org/abs/2604.11969）查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2604.11969）项目页面（https://arcdeck.org/）GitHub40（https://github.com/RehgLab/ArcDeck）添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2604.11969）

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