AI-Researcher

AI-Researcher 是一个基于斯坦福大学自然语言处理团队的研究项目,旨在通过人工智能技术辅助研究创意的生成和管理。该工具通过自然语言输入研究主题,输出一系列项目提案,并对其进行排名和过滤,以帮助研究人员快速找到创新且可行的研究点子。它包括相关论文搜索、基于检索的想法生成、想法去重、项目提案生成、项目提案排名和过滤等模块。

需求人群:

"AI-Researcher 适合研究人员、学者和学生使用,特别是那些在自然语言处理(NLP)和其他需要创新研究点子的领域工作的人。它可以帮助他们快速生成研究想法,节省时间,并提高研究的创新性。"

使用场景示例:

研究人员使用AI-Researcher快速找到新的研究方向。

学生利用该工具生成毕业论文的创新点子。

教授通过AI-Researcher指导学生进行科研项目的构思。

产品特色:

相关论文搜索:通过Semantic Scholar API检索相关论文,并使用大型语言模型(LM)进行重排序。

基于检索的想法生成:输入研究主题,输出一系列创新想法。

想法去重:使用余弦相似度阈值去除相似的想法。

项目提案生成:将每个想法扩展成详细的项目提案。

项目提案排名:使用大型语言模型对所有生成的项目提案进行排名。

项目提案过滤(可选):检查每个项目提案的新颖性和可行性。

端到端管道:提供脚本运行整个流程,从给定研究主题生成项目提案。

使用教程:

1. 克隆或下载AI-Researcher项目到本地。

2. 根据README文件中的指示设置环境。

3. 创建keys.json文件并存储在项目目录中。

4. 运行相关论文搜索模块,输入研究主题,获取相关论文列表。

5. 使用基于检索的想法生成模块,输入研究主题,生成创新想法。

6. 运行想法去重模块,去除相似的想法。

7. 利用项目提案生成模块,将想法扩展成详细的项目提案。

8. 通过项目提案排名模块,对项目提案进行排名。

9. (可选)运行项目提案过滤模块,检查项目提案的新颖性和可行性。

10. (可选)使用端到端管道脚本,从研究主题直接生成项目提案。

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