ResearchStudio-Reel: 自动化研究的最后一公里，从论文到海报、视频和博客

研究传播，即将论文转化为海报、演讲视频和博客文章，仍然是人工操作的“最后一公里”。以前的自动化方法孤立地处理每个工件，每次都从头重新提取论文内容，通常提供作者无法在 PowerPoint 或 Word 中重新打开的单向渲染，并且质量受限于软性 VLM 偏好评分，这些评分在关键部分仍然为空白时趋于平稳。我们认为，这“最后一公里”最好构建为技能的组合：共享一个上游提取器并以测量填充循环包装确定性原语的薄型代理可读契约，其出口是严格的通过/失败渲染门。我们将此实例化为 ResearchStudio-Reel，五个 Claude Code 和 Codex 技能组织成一个共享提取器 (Paper2Assets)、三个可编辑生成器 (Paper2Poster, Paper2Video, Paper2Blog) 和一个交互式收敛层 (Paper2Reel)。Paper2Assets 将每篇论文提取一次到一个共享捆绑包中，该捆绑包可以被每个下游技能重复使用；这三个生成器产生可打印的海报、同步的演讲视频和双语博客，它们在事实上一致，并可在 PowerPoint 或 Word 中进行往返编辑；Paper2Reel 然后将这三者绑定到一个自包含的 HTML 查看器中，其章节级点击可以将视频、幻灯片、字幕和博客跳转到匹配内容。在 Paper2Poster 基准测试中，我们的海报在美学和信息子标准方面均优于先前的自动化系统和单次前沿 LLM，在两位独立的 VLM 评委下，美学方面超越了作者自己的作品，并在 84% 到 93% 的论文中总体获胜；能力审计进一步表明，通过独特地将与旁白对齐的幻灯片内高亮与通过布局感知 DOCX 修复限制的双语博客相结合，ResearchStudio-Reel 是唯一能够交付所有三种可编辑工件的流水线。项目可在 https://aka.ms/ResearchStudio 获取。