프로그램 코드와 종이 코드 간 불일치 검출을 위한 이중 감지 다중-agent 시스템
대규모 언어 모델(LLM)으로 지원되는 논문-코드 불일치 검출에 대한 관심이 최근 연구 제출량이 수동 검토 능력보다 급격히 증가함에 따라 증가하고 있습니다. 그러나 기존의 단일 agent 대규모 언어 모델(paradigm)에서 제한된 문맥 용량과 한쪽으로만 불일치 검출이 이루어지는 것은 불일치 검출 성능이 열악해지게 만듭니다. 이 논문에서 우리는 Dude, 논문-코드 불일치 검출을 위한 최초의 Dual-Detection Multi-Agent System를 제안합니다. 우리는 논문 언어와 코드 언어의 세부성 불균형이 다중 agent 시스템 설계에서 과잉 해석과 과잉 보고의 문제를 유발하여 false positive가 증가하는 것을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 Dude에서 granularity-aligned 협상과 두 단계의 중요도 필터링 기구를 제안합니다. 이 기구는 agent가 불일치로 잘못 보고하는 것을 효과적으로 방지합니다. 실제-world 논문-코드 불일치 데이터셋에서 Dude의 실험 결과는 baseline 방법과 비교하여 recall과 precision이 최대 22.8% 향상되고 F1 점수가 최대 18.7% 향상되었습니다.
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