端到端论文生成系统 Spark-to-Paper 发布：假结论检出率 92%，可自动实验并直出论文初稿
Spark-to-Paper 将论文写作全流程自动化，并用对抗式评审和预注册实验设计大幅降低大模型幻觉，是 AI 辅助科研的一次系统性进步。
Spark-to-Paper 是一套端到端研究论文生成系统，以 13 个可组合技能运行在现有编程助手内部。从一句研究想法出发，自动完成文献检索、实验设计、实验执行、论文写作、证据驱动的结论修订、可编辑论文图生成，直至输出可直接编译的完整 LaTeX 项目。在 8 个受控课题上，引文有效率达 99.5%，对 36 条人为注入的假结论检出率从单遍生成的 14% 提升至 92%。
正文摘录
.jpg)  Spark-to-Paper 是一套端到端研究论文生成系统，以 13 个可组合技能的形式运行在现有编程助手内部，无需单独部署的智能体平台或外部编排服务。从一句研究想法出发，系统自动完成文献检索、实验设计、实验执行、论文写作、证据驱动的结论修订、可编辑论文图生成，直至输出可直接编译的完整 LaTeX 项目。 在 8 个受控研究课题上，Spark-to-Paper 引文有效率达 99.5%，图形元素可编辑率达 96.4%；对 36 条人为注入的假结论，检出率从单遍生成的 14% 提升至 92%，对抗式评审精确率达 74%。平均每篇论文使用 11.9M token，成本 8.1 美元，耗时 3.2 小时。