Artikel Copilot: Een zelf-evoluerend en efficiënt LLM-systeem voor gepersonaliseerde academische ondersteuning.

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

September 6, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Naarmate wetenschappelijk onderzoek zich vermenigvuldigt, staan onderzoekers voor de ontmoedigende taak om grote hoeveelheden literatuur te navigeren en te lezen. Bestaande oplossingen, zoals documentvraag-antwoordsystemen, slagen er niet in om op efficiënte wijze gepersonaliseerde en actuele informatie te verstrekken. Wij presenteren Paper Copilot, een zelf-evoluerend, efficiënt LLM-systeem dat is ontworpen om onderzoekers te ondersteunen, gebaseerd op gedachtenopvraging, gebruikersprofiel en optimalisatie van hoge prestaties. Specifiek kan Paper Copilot gepersonaliseerde onderzoeksdiensten aanbieden, met behoud van een database die in realtime wordt bijgewerkt. Kwantitatieve evaluatie toont aan dat Paper Copilot 69,92% van de tijd bespaart na efficiënte implementatie. Dit artikel beschrijft het ontwerp en de implementatie van Paper Copilot, waarbij de bijdragen aan gepersonaliseerde academische ondersteuning worden benadrukt, evenals het potentieel om het onderzoeksproces te stroomlijnen.

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.