做會議海報本質係一次迷你視覺代碼：一篇論文要做成 Poster，要同時處理摘要、視覺排版同程式實現。RAP 將呢件事變成可量度嘅任務，開放俾模型訓練同評測。
佢屬於一個資料集加框架嘅組合：核心係 PosterReverse-25K，由 NeurIPS、ICLR、ICML（2022–2026）合共 25,435 套論文同海報組成，每份海報會被自動 pipeline 反解成帶類型、可填空嘅 HTML/CSS，連摘要同三層分類（領域／任務／方法）都一齊整理好。配套仲有一份 RAP-150 測試集，每個領域留 10 篇俾公平比較。
同類做法多數只標註版面框或者小量樣本，要靠 VLM 或人手評分。RAP 嘅差別係每個樣本都可以渲染同原海報直接對比，做到客觀驗證，唔再靠主觀評審。佢提供兩條路線：PosterRAG 係免訓練嘅多智能體流程，會先檢索真實模板再填入新內容；另一條就用同一批 triplet 對 Qwen3.8-27B 做全參數 SFT 加 GRPO 訓練。
對研究人員同會議籌備團隊最直接：寫完一篇論文想快速整海報，可以利用檢索模板避開從零排版；做視覺代碼、版面生成或 VLM 訓練嘅團隊，都能直接用呢批已驗證 triplet 做監督。項目提供 Hugging Face Space demo 同模型權重。
