PaSa
P
Pasa
簡介 :
PaSa 是由字節跳動開發的一種先進學術論文搜索代理,基於大語言模型(LLM)技術,能夠自主調用搜索工具、閱讀論文並篩選相關參考文獻,以獲取複雜學術查詢的全面準確結果。該技術通過強化學習優化,使用合成數據集 AutoScholarQuery 進行訓練,並在真實世界查詢數據集 RealScholarQuery 上表現出色,顯著優於傳統搜索引擎和基於 GPT 的方法。PaSa 的主要優勢在於其高召回率和精準率,能夠為研究人員提供更高效的學術搜索體驗。
需求人群 :
PaSa 適合研究人員、學者和學生,尤其是那些需要高效查找和篩選學術論文的用戶。它能夠幫助用戶快速定位到最相關的研究文獻,節省時間和精力,提升學術研究效率。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 86.1K
使用場景
研究人員使用 PaSa 快速找到與機器學習相關的最新論文。
學生利用 PaSa 為畢業論文查找高質量的參考文獻。
科研團隊通過 PaSa 篩選特定領域的關鍵研究文獻,加速項目進展。
產品特色
自主調用搜索工具,生成搜索查詢並獲取相關論文。
閱讀論文內容,篩選與用戶查詢最相關的文獻。
通過引用網絡擴展搜索範圍,發現更多相關論文。
支持多輪搜索和篩選,逐步優化結果。
提供高召回率和精準率的搜索結果,顯著優於傳統方法。
使用教程
1. 訪問 PaSa 官方網站或使用其 API 接口。
2. 輸入詳細的學術搜索需求,如研究主題、關鍵詞等。
3. PaSa 自動調用搜索工具並生成相關論文列表。
4. 系統篩選並排序論文,用戶可查看推薦結果。
5. 根據需要調整搜索參數,優化結果。
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