报告主题：谷歌｜AI自动写论文？多智能体写作框架，基于顶会论文逆向生成的原始材料构建数据集和自动评测

报告日期：04月21日（周二） 14:30-15:30

报告要点：
将实验材料整合为论文初稿是 AI 科学研究中的关键环节，而现有自动化写作系统与实验流程高度耦合，且生成的文献综述流于表面。智源Talk 356期邀请了 Google Cloud AI Research 宋怡文线上分享《PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing》。提出了 PaperOrchestra 多智能体框架，能够将写作原始材料灵活转化为达到投稿标准的 LaTeX 论文，同时配套推出了基于顶会论文逆向构建的评测基准 PaperWritingBench，为自动化论文写作提供了系统化的解决方案。欢迎大家一起讨论交流。

议题详情：

将实验材料整合为论文初稿是人工智能科学研究中的重要一步。现有的自动化写作系统往往与特定的实验流程相耦合，且生成的文献综述较为表面。为了弥补这一缺陷，我们提出 PaperOrchestra，一个用于自动化论文初稿写作的多智能体框架。该框架能够灵活地将写作原始材料（核心idea, 实验记录等）转化为可达到投稿标准的 LaTeX 论文，并涵盖一份全面的文献综述以及生成的视觉图表（如数据图和概念图）。为评估其性能，我们推出了 PaperWritingBench：一个由基于AI 顶会论文逆向生成的原始材料构建的数据集，并配套了一系列自动评测工具。在人工评测中，PaperOrchestra 所生成的论文质量显著优于自动化基准系统：在文献综述质量上取得了 50%–68% 的胜率优势，在论文整体质量上则取得了 14%–38% 的领先。

报告嘉宾：


宋怡文，现任 Google Cloud AI Research 高级研究科学家。其研究方向主要集中在大语言模型，特别是多模态、生成式人工智能 (Generative AI) 与智能体系统 (Agentic Systems) 的交叉领域，她致力于推动模型在复杂真实环境中的推理、规划与交互能力。在加入 Google 之前，宋怡文曾在 Meta 工作，从事计算机视觉领域的研究及训练框架构建。她是 Llama 3 与 Gemini 2.5 的核心贡献者，曾担任 TorchVision、ClassyVision 的开发与维护。
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