在第二屆拯救者杯OPENAIGC開(kāi)發(fā)者大賽中，涌現(xiàn)出一批技術(shù)突出、創(chuàng)意卓越的作品。為了讓這些優(yōu)秀項(xiàng)目被更多人看到，我們特意開(kāi)設(shè)了優(yōu)秀作品報(bào)道專(zhuān)欄，旨在展示其獨(dú)特之處和開(kāi)發(fā)者的精彩故事。

無(wú)論您是技術(shù)專(zhuān)家還是愛(ài)好者，希望能帶給您不一樣的知識(shí)和啟發(fā)。讓我們一起探索AIGC的無(wú)限可能，見(jiàn)證科技與創(chuàng)意的完美融合！

創(chuàng)未來(lái)AI應(yīng)用賽-高校組AI創(chuàng)作力獎(jiǎng)

作品名稱(chēng)：OmniAns

參賽團(tuán)隊(duì)：牛津大學(xué)OmniAns

作品簡(jiǎn)介

OmniAns 是一個(gè)強(qiáng)大的 AI 代理，旨在幫助撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文和自動(dòng)化研發(fā)過(guò)程。該 AI 代理是首個(gè)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于協(xié)助頭腦風(fēng)暴、結(jié)構(gòu)化和撰寫(xiě)研究論文的工具。它利用先進(jìn)的語(yǔ)言模型生成子問(wèn)題、制定論文大綱、從 PDF 文檔中提取相關(guān)信息，并優(yōu)化整體結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生連貫且有說(shuō)服力的論文。

項(xiàng)目目標(biāo)

該項(xiàng)目的目標(biāo)是通過(guò)以下功能幫助研究者：

洞察分析：生成與研究主題相關(guān)的子問(wèn)題，以幫助構(gòu)建全面的論文。

結(jié)構(gòu)化大綱：基于研究問(wèn)題和子問(wèn)題結(jié)構(gòu)化論文。提供詳細(xì)的大綱，說(shuō)明每段落的目的、所需證據(jù)和論點(diǎn)的發(fā)展。

PDF 文本提?。簭?PDF 文檔中提取文本以收集相關(guān)信息和洞見(jiàn)?？偨Y(jié) PDF 的核心思想和關(guān)鍵信息。

論文重構(gòu)：根據(jù)提取和總結(jié)的信息修訂初步的論文結(jié)構(gòu)。確保最終結(jié)構(gòu)整合所有相關(guān)的上下文和洞見(jiàn)。

段落寫(xiě)作：根據(jù)提供的結(jié)構(gòu)和提取的信息生成詳細(xì)且引用充分的段落。包括每段落的文本內(nèi)引用和參考文獻(xiàn)。

最終論文編譯：將所有生成的段落編譯成連貫的論文。添加順暢的過(guò)渡，確保論文整體語(yǔ)氣專(zhuān)業(yè)、有說(shuō)服力和一致性。

系統(tǒng)架構(gòu)

1、輸入模塊：

研究問(wèn)題：用戶(hù)輸入具體的研究問(wèn)題，作為整個(gè)系統(tǒng)的起點(diǎn)。

文獻(xiàn)列表（PDF）：用戶(hù)提供相關(guān)的PDF文獻(xiàn)，系統(tǒng)將從中提取必要的信息。

2、洞察分析模塊（Insight Analyst）：

功能：生成與研究問(wèn)題相關(guān)的子問(wèn)題，幫助構(gòu)建全面的論文結(jié)構(gòu)。

具體應(yīng)用：通過(guò)先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，分析研究問(wèn)題并生成一系列子問(wèn)題。

3、結(jié)構(gòu)化大綱模塊（Structural Outlining）：

功能：根據(jù)研究問(wèn)題和子問(wèn)題制定論文大綱。

具體應(yīng)用：提供詳細(xì)的大綱，說(shuō)明每段落的目的、所需證據(jù)和論點(diǎn)的發(fā)展。

4、PDF文本提取模塊（PDF Text Extraction）：

功能：從PDF文檔中提取文本以收集相關(guān)信息和洞見(jiàn)。

具體應(yīng)用：使用PDF提取API提取文檔內(nèi)容，并總結(jié)其核心思想和關(guān)鍵信息。

5、論文重構(gòu)模塊（Essay Restructuring）：

功能：根據(jù)提取和總結(jié)的信息修訂初步的論文結(jié)構(gòu)。

具體應(yīng)用：確保最終結(jié)構(gòu)整合所有相關(guān)的上下文和洞見(jiàn)。

6、段落寫(xiě)作模塊（Paragraph Writing）：

功能：根據(jù)提供的結(jié)構(gòu)和提取的信息生成詳細(xì)且引用充分的段落。

具體應(yīng)用：包括每段落的文本內(nèi)引用和參考文獻(xiàn)，生成專(zhuān)業(yè)且詳細(xì)的段落。

7、最終論文編譯模塊（Final Essay Compilation）：

功能：將所有生成的段落編譯成連貫的論文。

具體應(yīng)用：添加順暢的過(guò)渡，確保論文整體語(yǔ)氣專(zhuān)業(yè)、有說(shuō)服力和一致性。

技術(shù)成果和突破

1、自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的優(yōu)化：

利用先進(jìn)的語(yǔ)言模型生成高質(zhì)量的子問(wèn)題和論文大綱。

實(shí)現(xiàn)了從PDF文檔中高精度提取文本的技術(shù)，確保信息提取的準(zhǔn)確性和全面性。

2、自動(dòng)化寫(xiě)作和引用：

開(kāi)發(fā)了自動(dòng)生成段落和引用的系統(tǒng)，能夠生成符合學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量段落。

實(shí)現(xiàn)了論文段落的自動(dòng)連接和整體結(jié)構(gòu)優(yōu)化，確保論文邏輯嚴(yán)密、連貫性強(qiáng)。

3、集成多源信息的能力：

成功集成來(lái)自不同PDF文檔的信息，進(jìn)行有效的信息匯總和應(yīng)用。

系統(tǒng)能夠根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整論文結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，提高論文的相關(guān)性和深度。

ROI 分析

1、時(shí)間節(jié)?。?/p>

研究人員使用OmniAns可以顯著減少文獻(xiàn)閱讀和信息提取的時(shí)間。

自動(dòng)化的寫(xiě)作和引用功能減少了論文撰寫(xiě)和校對(duì)的時(shí)間成本。

2、成本效益：

使用AI代理代替人工撰寫(xiě)部分論文內(nèi)容，降低了研究項(xiàng)目的人力成本。

提高了論文撰寫(xiě)效率，能夠更快地完成研究項(xiàng)目，從而節(jié)省總體項(xiàng)目成本。

3、產(chǎn)出質(zhì)量提升：

系統(tǒng)生成的論文結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，段落內(nèi)容詳細(xì)且引用充分，提高了研究論文的整體質(zhì)量。

高質(zhì)量的輸出提升了研究成果的學(xué)術(shù)價(jià)值和發(fā)表機(jī)會(huì)。

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