論文の概要: Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04593v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 20:04:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:42:30.213696
- Title: Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance
- Title（参考訳）: Paper Copilot:パーソナライズされた学術支援のための自己進化的で効率的なLCMシステム
- Authors: Guanyu Lin, Tao Feng, Pengrui Han, Ge Liu, Jiaxuan You,
- Abstract要約: 本稿では,研究者を支援する自己進化型,効率的なLCMシステムであるPaper Copilotを紹介する。
Paper Copilotはパーソナライズされたリサーチサービスを提供し、リアルタイムで更新されたデータベースを維持する。
本稿では,Paper Copilotの設計と実装について詳述し,パーソナライズされた学術的支援への貢献と研究プロセスの合理化の可能性について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.509823892836714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As scientific research proliferates, researchers face the daunting task of navigating and reading vast amounts of literature. Existing solutions, such as document QA, fail to provide personalized and up-to-date information efficiently. We present Paper Copilot, a self-evolving, efficient LLM system designed to assist researchers, based on thought-retrieval, user profile and high performance optimization. Specifically, Paper Copilot can offer personalized research services, maintaining a real-time updated database. Quantitative evaluation demonstrates that Paper Copilot saves 69.92\% of time after efficient deployment. This paper details the design and implementation of Paper Copilot, highlighting its contributions to personalized academic support and its potential to streamline the research process.
- Abstract（参考訳）: 科学研究が拡大するにつれ、研究者は膨大な量の文献をナビゲートし、読み取るという途方もない課題に直面している。
文書QAのような既存のソリューションでは、パーソナライズされた最新の情報を効率的に提供できない。
本稿では,自己進化型,効率的なLCMシステムであるPaper Copilotについて述べる。
具体的には、Paper Copilotはパーソナライズされたリサーチサービスを提供し、リアルタイムで更新されたデータベースを維持する。
定量的評価では、Paper Copilotは効率的な配備後に69.92 %の時間を節約している。
本稿では,Paper Copilotの設計と実装について詳述し,パーソナライズされた学術的支援への貢献と研究プロセスの合理化の可能性について述べる。
関連論文リスト
- KBAlign: Efficient Self Adaptation on Specific Knowledge Bases [75.78948575957081]
大規模言語モデル(LLM)は通常、知識材料を瞬時に活用するために、検索強化世代に依存している。
本稿では,知識ベースを含む下流タスクへの効率的な適応を目的としたKBAlignを提案する。
提案手法は,Q&Aペアやリビジョン提案などの自己注釈付きデータを用いて反復学習を行い,モデルが知識内容を効率的に把握できるようにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T08:21:03Z) - Usefulness of LLMs as an Author Checklist Assistant for Scientific Papers: NeurIPS'24 Experiment [59.09144776166979]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的ピアレビューを支援する上で有望だが議論の余地のあるツールである。
本研究は,論文提出を提出基準に適合させるツールとして,会議環境におけるLCMの有用性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T18:58:00Z) - CycleResearcher: Improving Automated Research via Automated Review [37.03497673861402]
本稿では,オープンソースの後学習型大規模言語モデル(LLM)を,自動研究とレビューの全サイクルを遂行する自律エージェントとして活用する可能性について検討する。
これらのモデルをトレーニングするために、現実の機械学習研究とピアレビューダイナミクスを反映した2つの新しいデータセットを開発した。
研究において、CycleResearcherモデルが作成した論文は、シミュレーションされたピアレビューで5.36点を獲得し、人間の専門家による5.24点を上回り、受け入れられた論文の5.69点に近づいた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T08:10:21Z) - MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。
MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。
我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:19:09Z) - Autonomous LLM-driven research from data to human-verifiable research papers [0.0]
完全なステップワイズプロセスを通じてインタラクションをガイドする自動化プラットフォームを構築しています。
注釈付きデータのみを提供するモードでは、データペーパーは仮説を立て、計画を立て、分析コードを書き、解釈し、結果を生成し、解釈した。
我々は、トレーサビリティ、透明性、妥当性を高めながら、AIによる科学的発見の加速の可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T23:15:49Z) - SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey [50.04283471107001]
本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。
SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。
本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:01:51Z) - Streamlining the Selection Phase of Systematic Literature Reviews (SLRs) Using AI-Enabled GPT-4 Assistant API [0.0]
本研究は,システム文献レビューにおいて,記事選択フェーズの効率を合理化するための,先駆的なAIベースのツールを紹介する。
このツールは、幅広い学術分野にわたる記事選択プロセスの均質化に成功している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-14T11:16:16Z) - Lifelong Learning Metrics [63.8376359764052]
DARPA Lifelong Learning Machines (L2M) プログラムは、人工知能(AI)システムの進歩を目指している。
本論文は、生涯学習シナリオを実行するエージェントのパフォーマンスの構築と特徴付けのためのフォーマリズムを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-20T16:29:14Z) - Ranking Scientific Papers Using Preference Learning [48.78161994501516]
我々はこれをピアレビューテキストとレビュアースコアに基づく論文ランキング問題とみなした。
ピアレビューに基づいて最終決定を行うための,新しい多面的総合評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-02T19:41:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。