Paper Copilot: Un sistema LLM auto-evolutivo ed efficiente per l'assistenza accademica personalizzata.

Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance

September 6, 2024

Autori: Guanyu Lin, Tao Feng, Pengrui Han, Ge Liu, Jiaxuan You

cs.AI

Abstract

Con la proliferazione della ricerca scientifica, i ricercatori si trovano di fronte all'arduo compito di navigare e leggere vaste quantità di letteratura. Le soluzioni esistenti, come i sistemi di domande e risposte sui documenti, non riescono a fornire in modo efficiente informazioni personalizzate e aggiornate. Presentiamo Paper Copilot, un sistema LLM auto-evolutivo ed efficiente progettato per assistere i ricercatori, basato sul recupero del pensiero, sul profilo dell'utente e sull'ottimizzazione ad alte prestazioni. In particolare, Paper Copilot può offrire servizi di ricerca personalizzati, mantenendo un database aggiornato in tempo reale. L'evaluazione quantitativa dimostra che Paper Copilot risparmia il 69,92\% del tempo dopo un efficiente dispiegamento. Questo articolo dettaglia il design e l'implementazione di Paper Copilot, mettendo in evidenza i suoi contributi al supporto accademico personalizzato e il suo potenziale nel razionalizzare il processo di ricerca.

English

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.