RAP：利用人类制作范例的声明式标记语言生成论文海报的数据集
RAP 是一个将论文生成学术海报、并将其视为视觉编程任务的数据集和基准。它包含来自 2022 年至 2026 年机器学习会议的 2.5 万多个经验证论文-海报对，以及由 150 篇论文及其人工制作海报组成的留出测试集。自动反渲染流程会将每张海报转换为带有类型化、可重新填充插槽的结构化 HTML/CSS，从而能够通过渲染结果与原海报进行客观比较。PosterRAG 检索示例并填充内容，不修改布局或样式；结合监督微调与强化学习的方法则利用相同的数据三元组训练专用模型。
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