ヘンリー 発信 凹非寺
量子位 | 公式アカウント QbitAI
お願いですから、論文が多すぎて見えないのに、どうして自動で論文を書くツールがまた出てくるんですか！
最近、GitHubはまた新しいAI論文生成ツールをリリースしました——
Open Academic Paper Gen。
急いで離れないで！
自動で参考文献を含む初稿を生成できるだけでなく、Open Academic Paper Genにはあなたが注目すべき点があります——
文書の全文が得られる場合、全文から根拠を探し、論文内の引用された見解を確認する。
意見を言うのは自由だ、これはとても実用的だ。
論文の執筆においては、多くの場合、ある研究テーマから出発し、見解を整理し、証拠を探し、さらに参考文献に基づいて自分の判断を調整するというプロセスが行われる。
AIがあれば、主張を広げる手助けができ、論拠を検索するのも可能になる。
しかし問題は、時には意見や論文が正しいこともあるのに、一度（AIから与えられた）「意見」を本文に戻して文脈を考慮すると、著者が本来意図していた意味ではないことがわかるという点です。
ですから、この問題を解決するために、Open Academic Paper Genは文献の全文を得た後、関連する段落をさらに特定し、その文献が実際に該当する見解を支持できるかどうかを判断します。
ページ番号の情報がある場合、注釈には対応するPDFのページ番号も記載され、人が再び確認しやすくなります。
つまり、それは「この論文が存在するかどうか」だけでなく、「この言葉が本当に彼が言ったものかどうか」も調べるのです。
論文原稿を生成する多智能体ワークフロー
全体として、Open Academic Paper Genは論文の初稿を生成する多智能体ワークフローであり、テーマ選びから出力までのプロセスを9つの段階に分けています。
研究範囲を決定し、文献を検索し、整理・選別し、傾向を分析し、切り口を探し、目次を作成し、執筆し、確認し、最後に出力する。
他のAI論文執筆ツールと同様に、『物理世界のRSI』のような研究テーマを与えることができます。
それはこのテーマから具体的な研究問題を抽出し、対応する中国語と英語のキーワードを生成し、OpenAlex、crossref、Semantic Scholar、arXivで論文を検索する。
検索で得られた文献は、さらに重複チェックや評点を施され、モデルによって相関性が選ばれます。相関性が高い論文に遭遇した場合は、その参考文献や、後にその論文を引用した研究も追跡して探します。
一つを捉えた上で、さらに一連を追加するというやり方で、アプローチは実際には当時のCONNCTED PAPERSと似ている。
（理解できる人はいるか）。
次に、収集された文献は、証拠表として整理され、各論文の研究問題、方法、データ、結論、および限界がまとめられる。
これらの資料があることで、システムはさらに分析研究の傾向を調査し、可能な研究の視点、研究の空白、仮説を提案する。
ここにはまた、革新的な診断という面白い機能があります。
Open Academic Paper Genは、問題、方法、データ、視点のいくつかの次元からアプローチを評価し、文献データベース内で最も近い既存の研究を指摘し、査読者が提出する可能性のある疑問を提示します。
これは、ResNetを作る際に、AIが他の人が既に作ったかどうかを見てくれるということです
具体的には、これらの判断は今回検索した文献を中心に行われるが、文献プールで見つからなかったとしても、世界中で誰もやっていないわけではない。
最後に、研究の視点が決定された後、システムは引き続き概要と章ごとの草稿を生成した。
初稿が完成したら、引用の確認と模擬レビューに進み、最後にMarkdownやLaTeX、RIS、BibTeXなどの参考文献形式をエクスポートすることができます。
具体的な実行方法については、デフォルトモードではOpen Academic Paper Genが主要な段階で停止します。あなたがレビューや編集、確認を行った後に次のステップに進みます。
AI研究の能力をテストしたい場合は、自動で処理を終えるようにして、全自動モードを選択することもできます。
最後に、走り始める準備が整った人は、モデルの設定に注意する必要があります：
現在のプロジェクトではOpenAIと智谱GLMをサポートしていますが、論点検証、引用文のチェック、シミュレーションによるレビューといった段階では、依然としてOpenAI APIキーが必要です。
引用はどのようにして文の中で見つけるのか？
実際に言うと、自動的に文献を検索し、初稿を書き、その後AIにレビューをしてもらうというのは、多くの論文執筆プロジェクトでよく見られる組み合わせです。
その中には、引用の検証や人間による確認も加えられており、モデルが無理に作り上げられることをできるだけ減らしている。
Open Academic Paper Genでは、引用のチェックと修正がさらに詳細化されています。
まず、初稿に参考文献を添えることは一つのことですが、その参考文献が実際に本文を支えるものであることを証明することは別のことです。
具体的には、検証を3つのステップに分けて行う。
第一に、引用が文献プールで見つかるかどうかを確認する。
執筆時には、各引用マークが既に収集された論文に対応している必要がある。
モデルが一時的に存在しない引用識別子を作成した場合、システムはそれを明記し、位置指定や修正が容易になります。
第二に、この文献の資格を確認する。
DOIがある論文の場合、まずcrossrefの記録と照合します。見つからない時は、doi.orgで確認します。
タイトル、著者、年などが一致しない場合、対応する警告が表示されます。
第三に、元の文章がその文を支持するかどうかを確認する。
ここに来ると、検査が本当に「文献情報」から「文献内容」へと移行する。
全文を入手した後、システムは引用論点に最も適合する段落を探し出し、論文の冒頭部分と共にモデルに渡り、原文が本文の主張を支持できるかどうかを判断する。
全文が入手できない場合は、要約や抜粋を使用してください。ページ番号が記載されている場合は、対応するPDFのページ番号も警告として表示できるので、人が再確認しやすくなります。
もちろん、モデルが十分な証拠を見つけられなかったからといって、その文が間違っていると証明されたわけではありません。
Open Academic Paper Genの処理方法に従い、証拠が不十分な場合は「判断できない」と記載する。
文字数が少なく、正確に照合できない文献は、「未検査」と表示され、直接に通過とはみなされません。
ですから、全体的に見ると、「一押しで論文を完成させる」よりも、Open Academic Paper Genは文献の整理、証拠の位置づけ、引用の自動チェックをつなぐ考え方が実際には非常に効果的です。
特にAIが作り出した見解や論拠に直面したとき、「なんとなく理にかなっているようだが、直接信じることはできない」と感じる場合、対応する原文を見つけられると、少なくとも確認するための手がかりが一つ増える。
ところで、このプロジェクトは個人開発者猫叔によるものです。Open Academic Paper Genのほかにも、AI脚本家やAI研究などの複数のプロジェクトを公開しています。
参照リンク
[1]https://github.com/mmlong818/open-academic-paper-gen