ResearchAgent：基于大型语言模型的科学文献上迭代研究创意生成
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于大型语言模型的研究思路写作代理 ——ResearchAgent，它在科学文献的基础上自动生成问题、方法和实验设计，并通过连接学术图谱中的信息和从基于实体为中心的知识库中提取的实体进行逐步改进。此外，通过与多个 ReviewingAgents 进行反复讨论和反馈来借鉴人类改善思路的方式，还利用与人类偏好一致的大型语言模型为评估提供标准。在多个学科的科技出版物上实验证明了...
研究者提出了一种名为ResearchAgent的基于大型语言模型的研究思路写作代理，能自动生成问题、方法和实验设计，并通过连接学术图谱和知识库进行改进。ResearchAgent通过与多个ReviewingAgents进行讨论和反馈，借鉴人类改善思路的方式，并利用大型语言模型为评估提供标准。实验证明了ResearchAgent在多个学科的科技出版物上的有效性。
