简介:

科学文献合成的检索增强型语言模型

功能:

• 检索增强:通过检索相关科学文献回答问题。

• 多论文任务:处理多篇论文以提供综合回答。

• 零样本学习:支持零样本学习模式下的推理。

• 反馈循环:在生成过程中使用自我反馈循环。

• 后处理引用归属:在生成后进行文献引用归属。

• 重排名模型:使用重排名模型优化回答的相关性。

• 语义学者API:集成Semantic Scholar API增强反馈结果。

• 摘要使用:考虑摘要以增强重排名结果。

需求人群:

"目标受众为科学家、研究人员以及需要深入分析和综合大量科学文献的用户。OpenScholar通过检索和综合相关科学文献,帮助他们快速找到所需信息,提高研究效率和深度。"

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