Presenting a Paper is an Art: Self-Improvement Aesthetic Agents for Academic Presentations
作者: Chengzhi Liu, Yuzhe Yang, Kaiwen Zhou, Zhen Zhang, Yue Fan, Yanan Xie, Peng Qi, Xin Eric Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-10-07 (更新: 2025-10-21)
💡 一句话要点
提出EvoPresent框架，通过自提升美学智能体增强学术报告的呈现效果
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 学术报告生成 美学评估 强化学习 多任务学习 自提升智能体
📋 核心要点
- 现有自动化方法在学术报告生成中缺乏连贯的故事叙述、美学质量不足且自我调整能力有限，难以实现高效且引人入胜的传播。
- EvoPresent框架通过PresAesth多任务强化学习美学模型，提供美学评分、缺陷调整和比较反馈，实现迭代自提升。
- EvoPresent Benchmark包含演示生成质量和美学感知两部分，用于系统评估方法，并验证了高质量反馈的重要性。
📝 摘要（中文）
为了提升学术论文的传播效果，本文提出了EvoPresent框架，这是一个自提升智能体框架，它通过虚拟角色统一了连贯的叙述、具有美学意识的设计和逼真的演示交付。EvoPresent的核心是PresAesth，一个多任务强化学习（RL）美学模型，它提供可靠的美学评分、缺陷调整和比较反馈，从而即使在有限的美学训练数据下也能实现迭代自提升。为了系统地评估这些方法，我们引入了EvoPresent Benchmark，它包含：演示生成质量（基于650篇顶级AI会议论文的多模态资源，用于评估内容和设计）和美学感知（包含2000个具有不同美学水平的幻灯片对，支持评分、缺陷调整和比较的联合训练和评估）。实验结果表明，高质量的反馈对于智能体的自我提升至关重要，而初始能力本身并不能保证有效的自我纠正；自动生成流程在视觉设计和内容构建之间存在权衡；多任务强化学习训练在美学感知任务中表现出更强的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有学术论文的自动演示方法难以生成具有吸引力且高质量的报告。主要痛点在于缺乏有效的美学评估和改进机制，导致生成的幻灯片在视觉上不够吸引人，内容呈现不够连贯，无法有效提升研究的可见性。
核心思路：本文的核心思路是构建一个能够自我提升的美学智能体，通过强化学习的方式，让智能体学习如何评估幻灯片的美学质量，并根据评估结果进行调整和改进。通过迭代优化，最终生成高质量的学术报告。
技术框架：EvoPresent框架包含以下几个主要模块：1) 论文内容理解模块，用于提取论文的关键信息；2) 幻灯片内容生成模块，根据提取的关键信息生成幻灯片的内容；3) 幻灯片美学设计模块，负责幻灯片的布局、颜色、字体等美学元素的调整；4) PresAesth美学评估模型，用于评估幻灯片的美学质量，并提供改进建议；5) 虚拟角色演示模块，通过虚拟角色进行报告的演示。整个流程是一个迭代优化的过程，PresAesth模型会根据演示效果不断进行自我提升。
关键创新：最重要的技术创新点在于PresAesth多任务强化学习美学模型。该模型能够同时进行美学评分、缺陷调整和比较反馈，从而实现更全面的美学评估和改进。与传统的基于规则或人工标注的美学评估方法相比，PresAesth模型能够更好地适应不同的幻灯片风格和内容，具有更强的泛化能力。
关键设计：PresAesth模型采用多任务强化学习框架，包含三个任务：美学评分、缺陷调整和比较反馈。美学评分任务的目标是预测幻灯片的美学得分；缺陷调整任务的目标是根据美学评估结果，对幻灯片进行调整，例如修改布局、颜色等；比较反馈任务的目标是比较两张幻灯片的美学质量，并给出反馈。模型采用深度神经网络结构，损失函数包括评分损失、调整损失和比较损失。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EvoPresent框架能够有效提升学术报告的美学质量和内容连贯性。PresAesth模型在美学感知任务中表现出更强的泛化能力。通过EvoPresent Benchmark的评估，验证了高质量反馈对于智能体自我提升的重要性。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于学术会议、在线教育、科研成果展示等领域。通过自动生成高质量的学术报告，可以有效提升研究的可见性和影响力，促进学术交流和知识传播。未来，该技术还可以扩展到其他类型的演示文稿生成，例如商业演示、产品介绍等。
📄 摘要（原文）
The promotion of academic papers has become an important means of enhancing research visibility. However, existing automated methods struggle limited storytelling, insufficient aesthetic quality, and constrained self-adjustment, making it difficult to achieve efficient and engaging dissemination. At the heart of those challenges is a simple principle: \emph{there is no way to improve it when you cannot evaluate it right}. To address this, we introduce \textbf{EvoPresent}, a self-improvement agent framework that unifies coherent narratives, aesthetic-aware designs, and realistic presentation delivery via virtual characters. Central to EvoPresent is \textbf{PresAesth}, a multi-task reinforcement learning (RL) aesthetic model that provides reliable aesthetic scoring, defect adjustment, and comparative feedback, enabling iterative self-improvement even under limited aesthetic training data. To systematically evaluate the methods, we introduce \textbf{EvoPresent Benchmark}, a comprehensive benchmark comprising: \textit{Presentation Generation Quality}, built on 650 top-tier AI conference papers with multimodal resources (slides, videos and scripts) to assess both content and design; and \textit{Aesthetic Awareness}, consisting of 2,000 slide pairs with varying aesthetic levels, supporting joint training and evaluation on scoring, defect adjustment, and comparison. Our findings highlight that (i) High-quality feedback is essential for agent self-improvement, while initial capability alone does not guarantee effective self-correction. (ii) Automated generation pipelines exhibit a trade-off between visual design and content construction. (iii) Multi-task RL training shows stronger generalization in aesthetic awareness tasks.