henry 发自 凹非寺
Quantum Bit | Public Account QbitAI
Ich bitte euch wirklich, die Artikel sind so zahlreich, dass man sie nicht mehr sehen kann, und wie kommen die Tools zum automatischen Schreiben von Artikeln immer wieder heraus!
Kürzlich hat GitHub wieder eine neue AI-Teilungswerkzeug für wissenschaftliche Artikel eingeführt –
Open Academic Paper Gen.
Eile nicht, schon wegzugehen!
Neben der automatischen Erstellung einer ersten Version mit Referenzen hat Open Academic Paper Gen noch einen Punkt, auf den Sie achten müssen.
Wenn die vollständige Textversion der Literatur verfügbar ist, wird es nach Grundlagen in der Volltext (mit Strichmarkierung) suchen und die im Artikel genannten Quellen prüfen.
Ehrlich gesagt, ist das sehr praktisch.
Da die Arbeit an einer Dissertation oft von einem Forschungsthema ausgeht, wird kontinuierlich die Argumentation ordnet und Beweise gesucht, anschließend wird das eigene Urteil anhand der Literatur angepasst.
Mit der AI kann man die Argumente weiterentwickeln und die Belege finden.
Aber das Problem ist, dass manchmal die Meinungen und Artikel tatsächlich wahr sind. Doch sobald man die „Meinungen“, die von der AI gegeben werden, in den gesamten Text zurücklegt und im Kontext des Kontexts betrachtet, stellt man fest, dass der Autor vielleicht gar nicht das gemeint hat.
Damit das Problem gelöst werden kann, identifiziert Open Academic Paper Gen nachdem er den vollständigen Text der Literatur erhalten hat, weiterhin die relevanten Abschnitte und prüft, ob diese Literatur tatsächlich die entsprechende Ansicht unterstützen kann.
Wenn Informationen über Seitenzahlen vorhanden sind, wird auch in den Anmerkungen die entsprechende Seitenzahl des PDFs angegeben, damit man zurückgehen und nachschauen kann.
Das heißt, es prüft nicht nur, ob „dieser Artikel existiert“, sondern auch, ob „dieses Wort tatsächlich von ihm gesagt wurde“.
Ein Arbeitsprozess mit mehreren Intelligenzagenten zur Erstellung eines Erstentwurfs für einen Artikel
Insgesamt ist Open Academic Paper Gen ein Multi-Agenten-Prozessflow zur Erstellung des ersten Entwurfs eines akademischen Artikels, der den Prozess von der Themenauswahl bis zur Export in neun Phasen unterteilt.
Bestimmen des Forschungsbereichs, Literatursuche, Reinigung und Filterung, Analyse von Trends, Identifizierung von Ansätzen, Erstellung von Ausführungen, Schreiben, Überprüfung und schließlich Exportieren.
Ähnlich wie andere Tools für die Verfassung von AI-Artikeln gibt man ihm ein Forschungsthema, wie zum Beispiel „RSI im physikalischen Welt“.
Es wird aus diesem Thema konkrete Forschungsfragen herausgeholt, anschließend werden die entsprechenden chinesisch-deutschen Schlüsselwörter generiert, und man sucht in OpenAlex, roxx, Semantic Scholar und arXiv nach Publikationen.
Die gesammelten Literaturquellen werden weiterhin dupliziert und bewertet, anschließend wird durch das Modell die Relevanz überprüft. Bei Artikeln mit hoher Relevanz wird weiterhin nach ihren Referenzen sowie den später auf sie verweisenden Studien gesucht.
Ähnlich wie man einen Artikel ergreift und anschließend weitere Artikel nach den Spuren findet, ist die Vorgehensweise eigentlich etwas wie die CONNCTED PAPERS von damals.
(Hat jemand verstanden?)
Anschließend wird die gesammelten Literatur in eine Beweisliste geordnet, in der die Forschungsfragen, Methoden, Daten, Ergebnisse und Einschränkungen jeder Studie zusammengefasst werden.
Mit diesen Materialien kann das System die Analyse- und Forschungstrends weiter ausarbeiten und mögliche Forschungsansätze, Forschungslücken sowie Hypothesen vorschlagen.
Es gibt noch eine ziemlich interessante Phase, die innovative Diagnose heißt.
Der Open Academic Paper Generator bewertet den Einstiegspunkt aus mehreren Dimensionen wie Probleme, Methoden, Daten und Perspektiven. Er identifiziert die am nächsten kommenden bereits existierenden Arbeiten im Literatenspool und liefert Hinweise auf mögliche Kritiken der Rezensenten.
(Das entspricht der Situation, in der Sie denken, dass Sie einen ResNet erstellt haben, und die AI hilft Ihnen dabei, zu überprüfen, ob andere das bereits getan haben.)
Konkret werden diese Bewertungen um die in dieser Suche gefundenen Quellen kreisen, aber das Fehlen einer Quelle im Pool bedeutet nicht, dass niemand auf der Welt sie durchgeführt hat.
Schließlich, nachdem der Forschungsansatz festgelegt wurde, erstellte das System weiterhin einen Outline und schrieb die Abschnitte.
Nachdem das erste Entwurf fertig ist, geht es weiter mit der Überprüfung der Quellen und dem simulierten Rezensionen. Schließlich kann man die Datei als Markdown oder LaTeX sowie in Formate wie RIS oder BibTeX exportieren.
In der Standardbetriebsweise wird das Open Academic Paper Gen in den wichtigsten Phasen stehen bleiben, bis du es überprüft, bearbeitet und bestätigt hast, bevor es weitergeht.
Wenn man die Fähigkeiten der AI-Forschung testen möchte, kann man auch das System automatisch laufen lassen und den vollautomatischen Modus wählen.
Zum Schluss sollten diejenigen, die an das Rennen teilnehmen wollen, auch auf die Modellkonfiguration achten:
Der aktuelle Projekt ist unterstützt durch OpenAI und Zhipu GLM, aber für die Abschlussprüfung der Argumente, die Überprüfung von nicht-quellenbasierten Aussagen und die simulierte Rezension sind weiterhin eine OpenAI-API Key erforderlich.
Wie kann man in einer Zurechtgerichteten Passage Verweise finden?
Ehrlich gesagt ist die automatische Suche nach Literatur, das Erstschreiben und anschließendes Überprüfen durch eine AI bereits eine übliche Kombination in vielen wissenschaftlichen Arbeiten.
Einige davon fügen außerdem Referenzprüfungen und manuelle Bestätigungen hinzu, um die künstliche Erfindung des Modells zu minimieren.
Open Academic Paper Gen – In diesem Prozess wurde die Überprüfung und Bearbeitung von Quellen noch detaillierter gestaltet.
Schließlich ist es eine Sache, einem Erstentwurf Referenzen hinzuzufügen, aber eine andere Sache ist zu beweisen, dass diese Referenzen tatsächlich die Haupttext unterstützen.
Konkret ist es die Überprüfung in drei Schritte unterteilt.
Erste Schritt: Überprüfen, ob die Zitate im Literatenspool gefunden werden können.
Beim Schreiben muss jedes Quellenzeichen auf einen bereits gesammelten Artikel verweisen.
Wenn das Modell vorübergehend ein nicht existierendes Referenzkennzeichnung erstellt, markiert das System dies, damit es leicht zu lokalisieren und zu ändern ist.
Zweiter Schritt: Überprüfen Sie die Identität dieser Literatur.
Für Artikel mit DOI wird zunächst eine Überprüfung mit den Aufzeichnungen von crossref durchgeführt; wenn nicht gefunden wird, wird auf doi.org nachgegangen.
Informationen wie Titel, Autor und Jahr stimmen nicht überein, was eine entsprechende Warnung auslöst.
Dritte Prüfung: Überprüfen, ob der Originaltext diese Aussage unterstützt oder nicht.
Hier wird die Überprüfung tatsächlich von den „Literaturinformationen“ in den „Literaturinhalt“ übergehen.
Sobald das vollständige Textdokument erhalten ist, sucht das System den Abschnitt, der am besten zum zitierten Argument passt, und gibt ihn zusammen mit dem Anfang des Papers an das Modell weiter, um zu beurteilen, ob der Originaltext die Aussagen im Text selbst stützen kann.
Wenn der volle Text nicht verfügbar ist, verwenden Sie einen Zusammenfassung oder Auszug. Wenn Daten zu den Seitennummern vorhanden sind, kann eine Warnung die entsprechende PDF-Seitennummer anzeigen, damit man sie zurück zur Überprüfung nutzen kann.
Natürlich bedeutet es nicht, dass das Modell nicht ausreichende Beweise gefunden hat, um zu beweisen, dass diese Aussage falsch ist.
Gemäß der Verarbeitungsweise von Open Academic Paper Gen kann bei unzureichenden Beweisen „Nicht beurteilbar“ angegeben werden.
Wenn der Text zu kurz ist und es keine verifizierbare Literatur gibt, wird er als „nicht verifiziert“ angezeigt, anstatt direkt als bestanden zu gelten.
Daher ist insgesamt die Methode von Open Academic Paper Gen, die Literatur organisieren, die Beweise positionieren und die Verweisen überprüfen, tatsächlich viel effektiver als das „Einfache Schreiben des Papers mit einer Klick“.
Insbesondere wenn man gegenüber den von der AI erstellten Meinungen und Argumenten das Gefühl hat, „es scheint vernünftig zu sein, aber man wagt es nicht, es direkt zu glauben“, kann die Suche nach dem entsprechenden Originaltext zumindest einen weiteren Anhaltspunkt geben, um es später zu überprüfen.
Übrigens stammt dieses Projekt vom Einzelentwickler Cat Uncle. Neben Open Academic Paper Gen hat er bereits mehrere Projekte wie AI-Drehbuchautoren und AI-Forschung veröffentlicht.
Referenzlink
[1] https://github.com/mmlong818/open-academic-paper-gen