近日，一款名为PaperCoder的开源AI工具引发关注。这款多智能体大语言模型系统能够自动生成机器学习顶会论文的代码。据研究显示，2024年NeurIPS、ICML和ICLR等顶会论文中仅有21%分享了代码，导致复现困难。韩国科学技术院四位研究人员为此开发了PaperCoder，通过规划、分析和代码生成三个阶段，分别由不同智能体完成任务。最终生成的代码超越了现有基准，获得77%原作者认可。该工具采用系统及用户提示词，涵盖总体计划、架构设计、逻辑分析和配置文件生成等步骤。实验基于90篇顶会论文，与ChatDev、MetaGPT等框架对比，PaperCoder表现更优。相关论文已发布于arXiv，代码开源于GitHub。