RAP, 사람이 만든 포스터를 활용해 논문에서 학회 포스터를 생성하는 데이터셋 제안

RAP는 기계학습 분야 주요 학회에서 2022년부터 2026년까지 발표된 논문과 포스터의 검증된 쌍 25K 이상을 담은, 논문으로부터 포스터를 생성하기 위한 데이터셋 및 벤치마크이다. 각 포스터는 타입이 지정되고 교체 가능한 슬롯을 가진 HTML/CSS로 자동 변환되며, 원본 포스터와의 렌더링 비교를 통해 검증할 수 있다. 학습이 필요 없는 다중 에이전트 기법 PosterRAG는 기존 포스터를 검색하여 레이아웃과 스타일을 바꾸지 않고 슬롯을 채운다. 같은 데이터로 SFT와 RL을 통해 학습한 전용 모델도 함께 제시되었다.