論文の概要: Disrupt Your Research Using Generative AI Powered ScienceSage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18479v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 04:24:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-02 03:56:08.497627
- Title: Disrupt Your Research Using Generative AI Powered ScienceSage
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIを活用したサイエンスセージによる研究のディスラプト
- Authors: Yong Zhang, Eric Herrison Gyamfi, Kelly Anderson, Sasha Roberts, Matt Barker,
- Abstract要約: $textbfScienceSage$を使えば、研究者は知識ベース(KB)を構築し、保存し、更新し、クエリすることができる。
KBは、ベクターインデックスとナレッジグラフ(KG)インデックスの両方において、与えられたドメインのユーザの知識/情報の符号化を行い、効率的な情報検索とクエリを行う。
同じKBのセットは、$textbfScienceSage$: 'Generate Research Report'、'Chat With Your Documents'、'Chat With Anything'の3つの関数を相互接続する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5094860404211694
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLM) are disrupting science and research in different subjects and industries. Here we report a minimum-viable-product (MVP) web application called $\textbf{ScienceSage}$. It leverages generative artificial intelligence (GenAI) to help researchers disrupt the speed, magnitude and scope of product innovation. $\textbf{ScienceSage}$ enables researchers to build, store, update and query a knowledge base (KB). A KB codifies user's knowledge/information of a given domain in both vector index and knowledge graph (KG) index for efficient information retrieval and query. The knowledge/information can be extracted from user's textual documents, images, videos, audios and/or the research reports generated based on a research question and the latest relevant information on internet. The same set of KBs interconnect three functions on $\textbf{ScienceSage}$: 'Generate Research Report', 'Chat With Your Documents' and 'Chat With Anything'. We share our learning to encourage discussion and improvement of GenAI's role in scientific research.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野や産業における科学と研究をディスラプトしている。
ここでは、$\textbf{ScienceSage}$という、MVP(Minimum-viable-product)Webアプリケーションを報告します。
生成人工知能(GenAI)を活用して、研究者が製品革新のスピード、規模、範囲を乱すのを助ける。
$\textbf{ScienceSage}$を使えば、研究者は知識ベース(KB)を構築し、保存し、更新し、クエリすることができる。
KBは、ベクターインデックスとナレッジグラフ(KG)インデックスの両方において、与えられたドメインのユーザの知識/情報の符号化を行い、効率的な情報検索とクエリを行う。
ユーザのテキスト文書、画像、ビデオ、オーディオ、および/または研究質問とインターネット上の最新の関連情報に基づいて生成された研究報告から、知識/情報を取り出すことができる。
同じKBのセットは、$\textbf{ScienceSage}$: 'Generate Research Report'、'Chat With Your Documents'、'Chat With Anything'の3つの関数を相互接続する。
我々は、科学研究におけるGenAIの役割の議論と改善を促進するための学習を共有している。
関連論文リスト
- Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。
これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T18:26:45Z) - Automatic answering of scientific questions using the FACTS-V1 framework: New methods in research to increase efficiency through the use of AI [0.0]
本稿では FACTS-V1 (Filtering and Analysis of Content in Textual Sources) フレームワークのプロトタイプについて述べる。
このアプリケーションの助けを借りて、多数の科学論文を自動的に抽出し、分析し、オープンアクセス文書サーバから解釈することができる。
このフレームワークの目的は、既存のデータに基づいた将来の科学的質問に対するレコメンデーションを提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-01T18:55:39Z) - Generative AI's aggregated knowledge versus web-based curated knowledge [0.9208007322096533]
既存の知識パラダイムや新たな知識パラダイムが,さまざまな方法で知識探索に有効であることを示す。
実験の結果、キュレートされたウェブ検索の価値は非常に具体的で、あまり知られていない知識が得られた。
ユーザがこれらの2つのアプローチで最も適した時期を識別する分類法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T22:17:45Z) - OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research [35.31092912532057]
我々は、人工知能(AI)技術を活用して研究プロセスを加速する革新的なプラットフォームであるOpenResearcherを紹介する。
OpenResearcherはRetrieval-Augmented Generation (RAG)に基づいて構築されており、LLM(Large Language Models)と最新のドメイン固有知識を統合する。
我々は、OpenResearcherが研究者のクエリを理解し、科学文献から検索し、検索した情報をフィルタリングし、正確で包括的な回答を提供し、答えを自己修正する様々なツールを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-13T14:59:44Z) - A FAIR and Free Prompt-based Research Assistant [0.0]
研究アシスタント(RA)ツールは6種類の研究タスクを支援するために開発された。
RAのChatGPTやGeminiのような生成AIツールへの依存は、あらゆる科学分野において同様の研究タスク支援を提供することを意味する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T14:16:46Z) - Best uses of ChatGPT and Generative AI for computer science research [0.0]
本稿では,計算機科学研究におけるChatGPTおよびその他の生成AI技術の多様な応用について検討する。
我々は、ブレインストーミング研究のアイデア、学術論文の起草とスタイリングを支援すること、最先端のセクションの合成を支援することなどの革新的な用途を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T21:57:54Z) - Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models
as Knowledge Generators [78.63553017938911]
大規模言語モデル(LLM)は、下流の知識集約タスクのための情報検索技術より優れている。
しかし、コミュニティの懸念は、この無検閲の知識を使用することの事実と潜在的意味について多岐にわたる。
本研究では,6つの重要な視点から生成した知識を評価するために設計されたCONNERを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T08:22:37Z) - Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2384121957896]
本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。
GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。
この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:51:09Z) - Informative Text Generation from Knowledge Triples [56.939571343797304]
本稿では,トレーニング中に学習した有用な知識を記憶するために,メモリネットワークを利用した新しいメモリ拡張ジェネレータを提案する。
我々は、新しい設定のためのWebNLGからデータセットを導き、我々のモデルの有効性を調べるための広範な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T14:35:57Z) - How to Train Your Agent to Read and Write [52.24605794920856]
研究論文の読み書きは、資格のある研究者が習得すべき最も特権のある能力の1つである。
読者が論文を読み、要約できるようにインテリジェントなエージェントを訓練し、おそらく新しい論文を書くための潜在的な知識の手がかりを発見し、活用できれば、それは魅力的です。
本研究では,入力段落から知識グラフ(KG)を抽出して潜在的な知識を発見できるtextitReader,新規段落を生成するgraph-to-text TextitWriter,およびtextitから構成されるDeep ReAder-Writer(DRAW)ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-04T12:22:04Z) - A Survey of Knowledge-Enhanced Text Generation [81.24633231919137]
テキスト生成の目標は、機械を人間の言語で表現できるようにすることである。
入力テキストを出力テキストにマッピングすることを学ぶことで、目的を達成するために、様々なニューラルエンコーダデコーダモデルが提案されている。
この問題に対処するために、研究者は入力テキスト以外の様々な種類の知識を生成モデルに組み込むことを検討してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T06:46:46Z)
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。