論文の概要: InsightGUIDE: An Opinionated AI Assistant for Guided Critical Reading of Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20493v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 19:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.555156
• Title: InsightGUIDE: An Opinionated AI Assistant for Guided Critical Reading of Scientific Literature
• Title（参考訳）: InsightGUIDE:科学文献の批判的読解のためのオピニオン化されたAIアシスタント
• Authors: Paris Koloveas, Serafeim Chatzopoulos, Thanasis Vergoulis, Christos Tryfonopoulos,
• Abstract要約: InsightGUIDEは、リプレースではなく、読み取りアシスタントとして機能するように設計された、AIを活用した新しいツールである。 我々のシステムは、専門家の読書方法論を直接そのコアAIロジックに埋め込むことで、論文のキー要素への"マップ"として機能する簡潔で構造化された洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13258332549279203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of scientific literature presents an increasingly significant challenge for researchers. While Large Language Models (LLMs) offer promise, existing tools often provide verbose summaries that risk replacing, rather than assisting, the reading of the source material. This paper introduces InsightGUIDE, a novel AI-powered tool designed to function as a reading assistant, not a replacement. Our system provides concise, structured insights that act as a "map" to a paper's key elements by embedding an expert's reading methodology directly into its core AI logic. We present the system's architecture, its prompt-driven methodology, and a qualitative case study comparing its output to a general-purpose LLM. The results demonstrate that InsightGUIDE produces more structured and actionable guidance, serving as a more effective tool for the modern researcher.
• Abstract（参考訳）: 科学文献の普及は、研究者にとってますます大きな課題となっている。 LLM(Large Language Models)は約束を提供するが、既存のツールは、ソース資料の読み上げを支援するのではなく、置き換えるリスクのある冗長な要約を提供することが多い。 本稿では,新しいAIツールであるInsightGUIDEを紹介する。 我々のシステムは、専門家の読書方法論を直接そのコアAIロジックに埋め込むことで、論文のキー要素への"マップ"として機能する簡潔で構造化された洞察を提供する。 本稿では,システムアーキテクチャ,プロンプト駆動方式,およびその出力を汎用LLMと比較した定性的なケーススタディを提案する。 その結果、InsightGUIDEはより構造化され、行動可能なガイダンスを生成し、現代の研究者にとってより効果的なツールであることが示された。

関連論文リスト

• Improving Large Language Models Function Calling and Interpretability via Guided-Structured Templates [56.73907811047611]
  大規模言語モデル(LLM)は強力な推論とツール使用能力を示している。 LLMは、誤ったパラメータ化、悪いツールの選択、ユーザーの意図の誤解釈によって、現実世界のツールインタラクションで失敗することが多い。 我々は、構造化推論テンプレートを利用して、関数呼び出しを生成するためのより故意なステップバイステップ命令を通してLCMをガイドするカリキュラムに着想を得たフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-22T17:55:14Z)
• Survey on Vision-Language-Action Models [0.2636873872510828]
  この研究は、オリジナルの研究を表現していないが、AIが文学レビューの自動化にどのように役立つかを強調している。 今後の研究は、AI支援文学レビューのための構造化されたフレームワークの開発に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T11:56:46Z)
• LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0]
  LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。 レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T02:48:54Z)
• Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。 この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:01:26Z)
• Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
  我々は、教師付き微調整(SFT)の一般的な方法論を含む、文献の体系的なレビューを行う。 また、既存の戦略の欠陥を指摘しながら、SFTの潜在的な落とし穴についても、それに対する批判とともに検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:35:16Z)

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。