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本文提出了一种无需训练的基于图的框架，用于复杂文档布局中的阅读顺序推断，利用语言模型信号和最大遗憾推断规则。该方法在历史手稿和多列基准测试上显著优于现有基线，在环绕式Glossa布局上达到了95%的边准确率。

ArcDeck 是一个多智能体框架，通过话语树和迭代智能体优化来建模逻辑流程，从而从学术论文生成演示幻灯片，性能优于直接摘要方法。该论文还引入了 ArcBench，这是一个新的基准测试，用于评估论文到幻灯片生成，强调叙事连贯性和逻辑结构。