Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance

随着科学研究的增多，研究人员面临着浩瀚文献的导航和阅读的艰巨任务。现有的解决方案，如文档问答，未能有效地提供个性化和最新的信息。我们提出了Paper Copilot，这是一个自我进化、高效的LLM系统，旨在基于思维检索、用户配置文件和高性能优化来协助研究人员。具体而言，Paper Copilot可以提供个性化的研究服务，维护实时更新的数据库。量化评估表明，Paper Copilot在高效部署后可以节省69.92\%的时间。本文详细介绍了Paper Copilot的设计和实现，突出了它对个性化学术支持的贡献以及简化研究过程的潜力。

Paper Copilot旨在解决研究人员阅读大量文献时遇到的问题，提供个性化和实时的研究支持。

Paper Copilot是一个自我进化的LLM系统，利用思维检索、用户画像和高性能优化，能够提供个性化的研究服务，并维护实时更新的数据库。

论文详细介绍了Paper Copilot的设计和实现，强调了其在个性化学术支持方面的贡献以及简化研究过程的潜力。实验结果表明，Paper Copilot在高效部署后可以节省69.92%的时间。

近期的相关研究包括文献问答和个性化推荐系统等。