PaperCompiler: 저장소 수준 명세 컴파일을 통한 충실한 논문-코드 생성

초록

연구 논문을 저장소 수준의 구현으로 충실하게 변환하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 논문은 종종 방법을 개괄적으로 기술하고 구현 관련 가정을 암묵적으로 남겨두며, 생성된 저장소가 방법의 논리, 평가 프로토콜, 파일 간 일관성을 보존할 것을 요구하기 때문이다. 최근 논문-코드 생성 에이전트의 발전에도 불구하고, 이들 에이전트의 중간 산출물은 대개 자유 형식의 계획이나 요약으로 제시되며, 후속 코딩 에이전트는 이를 무시하거나 재해석하거나 압축할 수 있다. 이로 인해 알고리즘의 단순화와 저장소 구조의 비일관성이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 논문에 근거한 증거를 명시적인 저장소 수준 구현 명세로 컴파일하는 논문-코드 생성 프레임워크인 PaperCompiler를 제안한다. PaperCompiler는 출처를 보존하면서 구현 관련 증거에 대한 논문 근거를 확보하고, 논문이 뒷받침하는 정보, 추론된 정보, 외부에 위임된 정보, 미해결 정보를 구분한다. 이로써 도출된 명세는 비-저하 요구사항, 소유권 할당, 파일 간 의존성, 파일 수준 제약 조건을 담는다. 저장소 생성은 이렇게 컴파일된 명세에 따라 진행되되, 논문에 의해 고정되지 않은 세부 구현 선택에 대해서는 유연성을 유지한다. PaperCompiler는 Paper2CodeBench에서 강력한 베이스라인들을 능가하여 참조 기반 충실도에서 13.8%의 상대적 개선(3.64 → 4.15)을 달성하고, 심각도가 높은 평가자 비판을 13.2%에서 6.1%로 감소시킨다.

English

Faithfully translating research papers into repository-level implementations remains challenging because papers often describe methods at a high level, leave implementation assumptions implicit, and require generated repositories to preserve method logic, evaluation protocols, and cross-file consistency. Despite recent advances in paper-to-code agents, their intermediate outputs are often presented as free-form plans or summaries that downstream coding agents may ignore, reinterpret, or compress, leading to algorithmic simplification and inconsistent repository structure. To address these challenges, we introduce PaperCompiler, a paper-to-code generation framework that compiles paper-grounded evidence into explicit repository-level implementation specifications. PaperCompiler grounds implementation-relevant evidence while preserving source provenance and distinguishing paper-supported, inferred, externally delegated, and unresolved information. The resulting specifications encode non-degradation requirements, ownership assignments, cross-file dependencies, and file-level constraints. Repository generation proceeds under these compiled specifications while retaining flexibility over local engineering choices not fixed by the paper. PaperCompiler outperforms strong baselines on Paper2CodeBench, achieving a 13.8% relative improvement in reference-based fidelity (from 3.64 to 4.15) and reducing high-severity evaluator critiques (from 13.2% to 6.1%).