Qianli Ma Siyu Wang Yilin Chen Yinhao Tang Yixiang Yang Chang Guo Bingjie Gao Zhening Xing Yanan Sun Zhipeng Zhang

要約

科学的進展を追求する上で、研究の発見そのものと同様に、研究成果を適切に伝えることの重要性は無視できません。しかし、研究者たちは、濃密な論文を一般にアクセス可能にするために、プロジェクト用ウェブページを手作業で作成する反復的で面倒な作業に時間を取られがちです。自動化技術は静的スライドやポスターの作成には対応してきましたが、ウェブページの持つ動的でインタラクティブな性質は、依然として未解決の課題となっています。このギャップを埋めるために、本研究では問題の捉え方を再定義し、単一のコマンドに頼るのではなく、協働的で階層的なプロセスが解決の鍵であると主張します。そこで、この思想を体現する新規のマルチエージェントシステム「AutoPage」を提案します。AutoPageは、論文からウェブページ作成までを、物語の計画から多モーダルなコンテンツ生成、インタラクティブなレンダリングに至る、粗い段階から細かい段階へと段階的に処理するパイプラインに分解します。AIの誤生成（ホールーシュネーション）を防ぐため、各段階を元論文と照合する専用の「チェックエージェント」を配置し、必要に応じて人間によるチェックポイントを設けることで、最終的な出力が著者自身の意図と完全に一致することを保証します。これにより、単なるツールから、強力な共同作業アシスタントへと進化したシステムを実現しました。本アプローチの有効性を厳密に検証するため、本研究ではこの新課題を評価するための初のベンチマーク「PageBench」も構築しました。実験の結果、AutoPageは高品質で視覚的に魅力的なウェブページを生成するだけでなく、わずか15分以内、かつ0.1ドル未満のコストでその処理を実現できることを示しました。コードとデータセットは、Webpage にて公開予定です。