Paper Copilot: 一个用于个性化学术辅助的自进化高效大语言模型系统
计算与语言
2024-09-10 v1
摘要
随着科学研究的激增，研究人员面临着浏览和阅读海量文献的艰巨任务。现有的解决方案，如文档问答，无法高效地提供个性化和最新的信息。我们提出了 Paper Copilot，一个基于思想检索、用户画像和高性能优化的自进化、高效的大语言模型（LLM）系统，旨在辅助研究人员。具体来说，Paper Copilot 可以提供个性化的研究服务，并维护一个实时更新的数据库。定量评估表明，经过高效部署后，Paper Copilot 节省了 69.92% 的时间。本文详细介绍了 Paper Copilot 的设计与实现，强调了其对个性化学术支持的贡献及其简化研究流程的潜力。
引用
@article{arxiv.2409.04593,
title = {Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance},
author = {Guanyu Lin and Tao Feng and Pengrui Han and Ge Liu and Jiaxuan You},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.04593},
year = {2024}
}