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ArXivQA学习资料汇总 - 基于大语言模型的arXiv论文自动问答系统

RayRay
ArXiv自动问答语言模型深度学习文献分析Github开源项目

ArXivQA

ArXivQA项目简介

ArXivQA是一个基于大语言模型的arXiv论文自动问答系统,旨在利用先进的自然语言处理技术,为研究人员提供快速获取论文信息的工具。该项目由GitHub用户taesiri开发,目前仍在持续更新中。

ArXivQA系统架构图

主要特性

  • 自动抓取最新的arXiv论文
  • 使用大语言模型(如GPT-4、Claude等)生成问答对
  • 支持多种问答模式,如摘要提取、关键信息查询等
  • 提供Web界面,方便用户交互查询

学习资源

1. 项目代码仓库

ArXivQA的源代码托管在GitHub上,感兴趣的读者可以访问以下链接查看详情:

ArXivQA GitHub仓库

2. 在线演示

项目提供了一个在线演示网站,可以直接体验ArXivQA的功能:

ArXivQA在线演示

3. 最新论文列表

ArXivQA项目会定期更新最新的arXiv论文列表,以下是一些最近添加的论文:

更多论文可以在项目的Papers-2024.md文件中查看。

ArXivQA问答示例

如何贡献

ArXivQA是一个开源项目,欢迎社区贡献。以下是一些参与方式:

  1. 提交Issue:报告bug或提出新功能建议
  2. 提交Pull Request:贡献代码改进
  3. 完善文档:帮助改进项目文档

详细的贡献指南可以在项目的CONTRIBUTING.md文件中找到。

未来展望

ArXivQA项目仍在不断发展中,未来可能会有以下改进:

  • 支持更多语言模型
  • 增强多模态能力,支持图表分析
  • 改进问答质量和准确度
  • 优化系统性能,提高处理速度

欢迎关注项目更新,体验最新功能!

总结

ArXivQA为研究人员提供了一个强大的arXiv论文问答工具,极大地提高了文献检索和信息获取的效率。通过本文介绍的各种学习资源,相信读者能够快速上手使用ArXivQA,并从中受益。让我们共同期待ArXivQA未来的发展,为学术研究提供更多便利!

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