論文の概要: Agentic Publications: An LLM-Driven Framework for Interactive Scientific Publishing, Supplementing Traditional Papers with AI-Powered Knowledge Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13246v1
• Date: Mon, 19 May 2025 15:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.698517
• Title: Agentic Publications: An LLM-Driven Framework for Interactive Scientific Publishing, Supplementing Traditional Papers with AI-Powered Knowledge Systems
• Title（参考訳）: Agentic Publications: インタラクティブな科学出版のためのLLM駆動フレームワーク、AI駆動の知識システムによる従来の論文の補足
• Authors: Roberto Pugliese, George Kourousias, Francesco Venier, Grazia Garlatti Costa,
• Abstract要約: 論文をインタラクティブな知識システムに変換するための新しい枠組みである。 我々のアーキテクチャは、検索拡張生成とマルチエージェント検証によって構造化されたデータと非構造化コンテンツを統合する。 主な機能としては、継続的知識更新、新たな発見の自動統合、カスタマイズ可能な詳細レベルなどがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential growth of scientific literature presents significant challenges for researchers navigating the complex knowledge landscape. We propose "Agentic Publications", a novel LLM-driven framework complementing traditional publishing by transforming papers into interactive knowledge systems. Our architecture integrates structured data with unstructured content through retrieval-augmented generation and multi-agent verification. The framework offers interfaces for both humans and machines, combining narrative explanations with machine-readable outputs while addressing ethical considerations through automated validation and transparent governance. Key features include continuous knowledge updates, automatic integration of new findings, and customizable detail levels. Our proof-of-concept demonstrates multilingual interaction, API accessibility, and structured knowledge representation through vector databases, knowledge graphs, and verification agents. This approach enhances scientific communication across disciplines, improving efficiency and collaboration while preserving traditional publishing pathways, particularly valuable for interdisciplinary fields where knowledge integration remains challenging.
• Abstract（参考訳）: 科学文献の指数的成長は、複雑な知識の風景をナビゲートする研究者にとって重要な課題である。 論文をインタラクティブな知識システムに変換することによって,従来の出版を補完する新しいLLM駆動のフレームワークであるAgentic Publicationsを提案する。 我々のアーキテクチャは、検索拡張生成とマルチエージェント検証によって構造化されたデータと非構造化コンテンツを統合する。 このフレームワークは人間と機械の両方にインターフェースを提供し、自動検証と透明なガバナンスを通じて倫理的考慮事項に対処しながら、物語の説明と機械可読なアウトプットを組み合わせる。 主な機能としては、継続的知識更新、新たな発見の自動統合、カスタマイズ可能な詳細レベルなどがある。 概念実証は,ベクトルデータベース,知識グラフ,検証エージェントによる多言語インタラクション,APIアクセシビリティ,構造化知識表現を実証する。 このアプローチは、分野間の科学的コミュニケーションを強化し、従来の出版経路を維持しながら、効率と協調性を改善し、特に知識統合が困難な学際分野に有用である。

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