#科研配图 (1)

PaperBanana-Interact：多轮人类反馈下的科研示意图精修

科研示意图很难一轮画到位：14 人用户研究里所有参与者在看到初稿后都要求继续修改，86% 认为精修后的图更令人满意。这项工作把 292 张专家手绘示意图上的 3518 条隐藏修改需求做成多轮基准 MTPaperBananaBench，并提出 PaperBanana-Interact：历史摘要器把多轮图文交互压成结构化记忆，多目标批评家与提示词精修器在每轮用户反馈下自我迭代至多 10 次。同一个单轮生成器 PaperBanana 起点质量分 50.3，配最强基线 DirectRefine 五轮后是 47.1、遗忘率 18.8%，换成 Interact 则是 61.2 与 12.6%。