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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：韓國團隊提出ResearchAgent系統，模仿人類產出論文idea
關鍵字：報告,論文,實體,人類,模型
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10607字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年你是否還在苦于想文卻沒有idea？
在浩瀚無邊的文獻中苦苦尋找卻又無從下手？
那些看似與你研究相關的文章，要么已經被人研究得透徹無比，要么與你的方向南轅北轍，讓你倍感挫敗。
不要慌，讓AI來助你一臂之力，從文獻調研到發現問題，從制定研究方法到設計實驗，AI都能為你提供全程的支持與指導。
（別劃走，真不是廣告）
這是韓國科學院最近的一篇工作，利用LLM構建了一個ResearchAgent系統，模仿人類產出論文idea的步驟，一步一步引導LLMs生成包括問題識別、方法開發和實驗設計等在內的完整研究思路，同時，引入與人類偏好一致的Reviewing Agents，對生成的研究思路進行迭代優化。該方法生成的Idea在清晰性，相關性，原創性，可行性，重要性五大評估標準上都有不錯的表現。
論文標題:ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation
over Scientific Literature with Large Language Models
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/24

原文鏈接：今日arXiv最熱NLP大模型論文：韓國團隊提出ResearchAgent系統，模仿人類產出論文idea

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189