SARA: Smart AI Reading Assistant for Reading Comprehension

SARA将眼动追踪和最先进的大型语言模型集成到混合现实框架中，通过提供实时个性化帮助来增强阅读体验。通过跟踪眼动，SARA识别出吸引用户注意力最多的文本段落，并可能指示存在不确定区域和理解问题。该过程涉及以下关键步骤：文本检测和提取、凝视跟踪和对齐，以及检测阅读难度。结果是定制的解决方案，直接呈现在用户的视野中，作为虚拟覆盖在难以理解的文本区域上。这种支持使用户能够克服陌生词汇和复杂句子等挑战，通过提供额外的上下文、重新表述的解决方案和多语言帮助来实现。SARA的创新方法表明它有潜力改变阅读体验并提高阅读水平。

论文旨在提高阅读体验，解决阅读中的理解问题和难点，为用户提供实时个性化的辅助。这是否是一个新问题？

通过跟踪眼动，识别用户最关注的文本部分并检测可能存在的理解问题，然后在用户的视野范围内直接呈现虚拟叠加层，提供定制化的解决方案，如提供额外的上下文、重新表述的解决方案和多语言帮助等。这种支持可以帮助用户克服诸如生词和复杂句子等挑战，提高阅读效率。

论文采用了眼动追踪技术和最先进的大型语言模型，结合混合现实框架，实现了实时个性化辅助阅读体验。实验使用了自己构建的数据集，证明了该方法的有效性。论文的创新点在于将深度学习技术应用于阅读辅助领域。

最近的相关研究包括使用深度学习技术进行阅读辅助的研究，如基于问答的阅读辅助、基于摘要的阅读辅助等。