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大家好，我是 ai 学习的老章
之前推荐过 N 多读论文神器，比如可以用大模型下载论文、总结论文，效率飞起的 ArXiv MCP 服务器、整篇翻译并保留样式的看论文神器，一键翻译，体验很爽、还有最近刚刚分享的斯坦福学生搞出的论文神器太逆天！秒搜热门论文，3分钟搞定论文总结、翻译，效率飙升100倍！的 AlphaXiv
今天再推荐一个更强大的，可以复现机器学习论文代码的工具——Paper2Code
开源代码不支持 DeepSeek ,稍作修改就可以使用 DeepSeek API 了
https://arxiv.org/pdf/2504.17192https://arxiv.org/pdf/2504.17192
一句话总结，PaperCoder 旨在通过利用大型语言模型（LLM）在多代理系统中直接从机器学习研究论文中生成完整的、可执行的代码库。
PaperCoder 框架的三阶段方法，展示了它如何通过规划、分析和编码阶段将研究论文转换为代码库PaperCoder 框架的三阶段方法，展示了它如何通过规划、分析和编码阶段将研究论文转换为代码库
顶级机器学习会议的分析表明，只有一小部分被接受的论文提供了相应的代码：
在 ICLR 2024 上接受的论文中只有 21.2%，在 NeurIPS 2024 上接受的论文中只有 10.9%，在 ICML 2024 上接受的论文中只有 31.6% 提供了公开发布的代码在 ICLR 2024 上接受的论文中只有 21.2%，在 NeurIPS 2024 上接受的论文中只有 10.9%，在 ICML 2024 上接受的论文中只有 31.6% 提供了公开发布的代码
PaperCoder 通过将研究库生成形式化为软件开发问题来解决可重复性挑战。
该框架可以表示为 M(R) = C，其中：
R 是包含方法和算法的研究论文C 是生成的代码库M 是执行转换的基于 LLM 的模型该系统采用三阶段方法，该方法反映了人类的软件开发过程：
规划阶段：创建高级路线图，包括架构设计（类图和序列图）、文件依赖关系识别和配置文件生成。分析阶段：对每个文件和函数进行细粒度的解释，分析输入、输出、交互和算法约束。生成阶段：根据规划期间确定的执行顺序合成整个代码库。每个阶段都使用专门的 LLM 代理来实现，这些代理协同工作以完成任务，这使得 PaperCoder 成为一个复杂的多代理系统。
图片效果怎么样呢？
PaperCoder 的性能优于软件开发工作基线，如 ChatDev 和 MetaGPT，表明其专门设计的有效性。
作者与专家（包括原始论文作者）进行了评估，以评估生成代码的质量。结果显示：
PaperCoder 生成的存储库中有 77% 被人类评估者评为最佳85% 的人类评审员报告说生成的存储库很有帮助
图片如何使用呢？
图片安装
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">pip install openaiexport OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"git clone https://github.com/going-doer/Paper2Codecd Paper2Codegit clone https://github.com/allenai/s2orc-doc2json.gitcd scriptsbash run.sh</code>
输出结果如下
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">outputs├── Transformer│ ├── analyzing_artifacts│ ├── coding_artifacts│ └── planning_artifacts└── Transformer_repo # Final output repository</code>
系统的工作流程是：
将 PDF 论文转换为 JSON 格式 0_pdf_process.py:4-17分析论文内容并生成实现计划 1_planning.py:26-36进行逻辑分析 2_analyzing.py:49-54生成代码实现 3_coding.py:43-50
图片不过这个项目是默认 OpenAI 的 api，本地运行也只支持 vllm 拉起的模型。
我看了一下，其实该起来也非常简单
比如把 OpenAI 切换为 DeepSeek，需要修改的脚本不多
修改 API 客户端初始化和调用：
codes/1_planning.py - 规划生成组件 1_planning.py:1-16codes/2_analyzing.py - 逻辑分析组件 2_analyzing.py:1-20codes/3_coding.py - 代码生成组件 3_coding.py:1-19把
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">client = OpenAI(api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"])</code>
修改为下面即可
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制<code class="javascript">client = OpenAI(api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"],base_url="https://api.siliconflow.cn/v1")</code>
如果你用的是 DeepSeek 官方 API，base_url 改为 https://api.deepseek.com_/v1
其他类似
然后修改scripts/run.sh中的环境变量设置： run.sh:1-3
<code class="javascript">export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXXX"GPT_VERSION="deepseek-ai/DeepSeek-R1"</code>
然后就全部 ok
最后推荐一个我正在学习的Cusor快速入门与实战
