SlideLab использует ИИ-агентов для создания и проверки научных презентаций

Подготовить слайды по научной статье — это не просто уменьшить её текст. В презентации нужна понятная история, наглядные материалы и такая последовательность, которая поможет слушателям разобраться в исследовании. Система SlideLab, описанная в статье на arXiv, опубликованной 28 сентября 2026 года, призвана справляться с этими задачами.

В системе задействовано несколько ИИ-агентов, каждый отвечает за свою часть работы. Сначала они планируют повествование презентации, затем создают общую презентацию и дорабатывают её. Авторы называют этот подход «не требующим обучения»: для этой задачи не обучают новую модель ИИ.

Как система создаёт слайды?

Агенты SlideLab отвечают за планирование содержания, создание визуальных материалов, доработку макета и проверку того, подтверждаются ли утверждения исходной статьёй. Они работают в несколько циклов, а не создают презентацию за один проход. Цель — подготовить связную презентацию, содержание которой опирается на исследование.

В слепом исследовании с участием людей авторы сравнили SlideLab с системами с открытым исходным кодом и коммерческими решениями. По их данным, участники предпочли презентации SlideLab в 77% случаев для проверенных статей. Кроме того, система использовала примерно в четыре раза меньше токенов при инференсе, чем лучшая система с открытым исходным кодом из сравнения. Токены — это небольшие фрагменты текста, которые обрабатывает модель ИИ. Их количество показывает, насколько активно использовалась модель, но не является прямой мерой стоимости.

Как оценивают презентации?

В статье также представлена ConfArena — метод оценки, который имитирует конференционную аудиторию и анализирует презентацию слайд за слайдом. Авторы утверждают, что рейтинги систем, полученные с помощью этого метода, совпадают с оценками людей. Кроме того, метод способен выявлять намеренно внесённые проблемы: например, изменённые числа, ухудшенное качество иллюстраций, пропущенные слайды или нарушенный порядок слайдов.

Результаты статьи выглядят многообещающе, однако в аннотации не указаны такие подробности, как число статей и участников исследования предпочтений. Эти данные важны, чтобы понять, насколько широко применимы выводы. ConfArena представлена как способ проверять презентации, а не как доказательство того, что созданную ИИ презентацию можно показывать без проверки человеком.