EvoPresent — プレゼン美学を進化させるエージェント
概要
EvoPresentは「Presenting a Paper is an Art」という研究に基づくリポジトリで、学術プレゼンテーションの美的評価や表現を自動的に改善するエージェント群の実装・データ・訓練コードをまとめています。関連論文（arXiv:2510.05571）やプロジェクトページ、Hugging Face上のデータセット/モデルへのリンクがREADMEにまとめられており、発表テキストやスライドの表現をデータ駆動で評価・最適化するための実験基盤を提供します（約300字）。
リポジトリの統計情報
- スター数: 7
- フォーク数: 2
- ウォッチャー数: 7
- コミット数: 30
- ファイル数: 5
- メインの言語: Python
主な特徴
- 学術プレゼンの「美学（aesthetic）」を対象にした自己改善型エージェントの実装と実験コードを収録
- 論文（arXiv）・プロジェクトページ・Hugging Faceのデータセット／モデルへの参照リンクを同梱
- 発表テキストやスライドの表現評価指標を使い、エージェントによる反復改善（学習）を試すワークフロー
- 軽量な構成で、研究用の訓練スクリプトやアセットが整理されている
技術的なポイント
リポジトリは「発表の美学」を定量化して自動改善するというユニークな応用領域に焦点を当てています。READMEのタイトルやバッジから、著者らは論文と対応するデータセット（Hugging Face上のEvoPresentデータセットやPresAesthモデル）を公開しており、実験再現性に配慮しています。実装は主にPythonで、trainディレクトリに学習ループや訓練スクリプトがある想定です。技術的には以下の点が注目できます：評価関数（美学スコア）の定義と学習信号の設計、エージェントの自己改善ループ（強化学習・進化的最適化・反復微調整などのいずれかを想定）、自然言語生成（プレゼン原稿）と視覚資産（スライド）の統合評価、外部コーパスや人間ラベリングを用いたデータ駆動の評価基盤。また、Hugging Faceとの連携により事前学習済みモデルを評価軸として利用できる点が実用的です。コード設計は研究再現性を重視しており、アセットやトレーニングスクリプトを分離しているため、評価指標の差し替えや新しいエージェント戦略の導入が比較的容易です（約700字）。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .gitattributes: file
- Evopresent : dir
- Readme.md: file
- asset: dir
- train: dir
使い方のヒント
- READMEとプロジェクトページを参照して、論文の評価指標や実験設定を理解する。
- Hugging Face上のデータセット（TobyYang7/EvoPresent）やモデル（LCZZZZ/PresAesth）をダウンロードして再現実験を開始する。
- trainディレクトリ内のスクリプトをベースに、評価関数や報酬構造を変更して異なる自己改善戦略（例：強化学習、進化計算、反復微調整）を試すと効果比較がしやすい。
- アセットフォルダにはサンプルスライドや評価用素材が含まれている想定のため、視覚評価と文面評価を組み合わせた実験が可能。
応用と今後の展望
この研究基盤は学術発表のスクリプト自動生成、スライドデザイン支援、教育用フィードバックツールなどに応用できます。特に「美学」の定義は主観的で文化依存のため、多言語・多分野データでの評価拡張やヒューマンインザループ（人間評価を組み込んだ報酬設計）が今後の課題となります。さらに、視聴者フィードバック（視線データや評価スコア）を組み込むことで、より実践的な改善が期待できます。
まとめ
学術発表の「見せ方」をデータ駆動で探る興味深い研究基盤（約50字）。
リポジトリ情報：
- 名前: EvoPresent
- 説明: 説明なし
- スター数: 7
- 言語: Python
- URL: https://github.com/eric-ai-lab/EvoPresent
- オーナー: eric-ai-lab
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/73609965?v=4
READMEの抜粋：
