研究生的救星！Google發布「Paper Banana」不會Python也能生出超精準的資訊圖表
記者鄧天心／綜合報導
對於許多研究人員來說，要將複雜的研究發現轉化為視覺圖表，往往是最耗時的部分，對此，Google與北京大學的研究團隊近期發布新的AI生圖工具「Paper Banana」，用多代理人系統自動生成高品質的學術架構圖與統計圖表。
延伸閱讀：
Paper Banana是由5個AI代理人能將技術文件轉化為專業視覺圖像，整個運作流程分為兩大階段：
第一階段：線性規劃（Linear Planning）
系統首先用「檢索代理人Retriever」從資料庫中篩選出10組最相關的參考範例；接著由「規劃代理人Planner」將技術轉譯為詳細的圖像描述；最後「風格代理人Stylist」用特定的色調與版面配置，確保視覺風格符合NeurIPS等會議標準。
第二階段：迭代優化（Iterative Refinement）
「視覺化代理人Visualizer」會先繪製架構圖時，調用Nano-Banana-Pro等圖像模型；處理統計圖表時，則直接撰寫Python Matplotlib程式碼，產出後，「評論代理人Critic」會比對原始文本找出事實錯誤或視覺瑕疵，做最多三輪的修正回饋。
統計圖表首重精確度，這往往是傳統圖像生成模型的罩門，Paper Banana的技術突破在使用了混合策略，遇到統計數據時，強制切換為寫程式模式，避免AI常有的數值幻覺與元素重複問題。
團隊建立了包含292個NeurIPS 2025實際案例的Paper Banana Bench資料集驗證，結果發現Paper Banana在「代理人與推理」類圖表表現優異，總體評分達69.9%，在簡潔性（+37.2%）、可讀性（+12.9%）與美觀度（+6.6%）等關鍵指標上，皆超越現有模型，未來越來越多人開始使用之後，可能將降低研究人員製作圖表的時間成本。
資料來源：marktech post
