@Ar9av

PaperOrchestraパイプラインのステップ4(arXiv:2604.05018)。残りの論文セクション(要約、方法論、実験、結論)をドラフトし、experimental_log.mdから数値をLaTeXブックタブのテーブルに抽出し、Stepから生成された図をスプライスする単一のマルチモーダルLLM呼び出しだけ…

PaperOrchestraパイプラインのステップ2(arXiv:2604.05018)。outline.jsonから可視化計画を実行してください。

既存のAI研究論文から原材料(Sparseアイデア、Denseアイデア、実験ログ)をリバースエンジニアリングし、論文作成パイプラインを評価するためのベンチマークケースを構築します。

PaperOrchestra(Songら、2026年、arXiv:2604.05018)5エージェントのパイプラインをオーケストレーションし、非構造化の研究資料(アイデア、実験ログ、LaTeXテンプレート、会議ガイドライン、任意図)を提出可能なLaTeX原稿およびまとめPDFに変換します。

PaperOrchestra(arXiv:2604.05018、付録F.3)の4つの論文品質自動評価ツールを実行します — 引用F1(P0/P1分割+精度/リコール/F1)、文献レビュー品質(6軸0-100、反インフレルール付き)、SxS総合論文品質(並列)、およびSxS文献レビュー品質(並列...)

PaperOrchestraパイプラインのステップ1(arXiv:2604.05018)。(idea.md、experimental_log.md、template.tex、conference_guidelines.md)を、プロット計画、文献検索計画(導入+関連研究)、セクションレベルの執筆計画(引用ヒント付き)…

PaperOrchestraパイプラインのステップ3(arXiv:2604.05018)。outline.json文献検索戦略を実行してください — ウェブ検索で候補論文を見つけ、Semantic Scholar(Levenshtein >70の曖昧なタイトルマッチ、時間的カットオフ、paperIdによるデデアップ)…

PaperOrchestraパイプラインのステップ5(arXiv:2604.05018)。

APIの前集約器で、AIエージェントキャッシュディレクトリ(.claude、.cursor、.antigravity、.openclaw)やユーザーが指定した任意のディレクトリをスキャンし、インサイトや数値結果を抽出し、PaperOrchestra対応の入力(idea.md + experimental_log.md…