Für akademische Forschungsszenarien hat Local Deep Research ein spezielles akademisches Erweiterungsmodell entwickelt. Sein Literaturverarbeitungsprozess umfasst drei Schlüsselphasen: die anfängliche Abrufphase durch intelligente semantische Analyse des Forschungsproblems (z. B. "Brain-Computer Interface Ethical Issues") wird in mehrere Suchbegriffe zerlegt; die Feinscreening-Phase durch Verwendung des lokalen Modells des ursprünglichen PDF-Textes von arXiv und anderen Plattformen, um die Zusammenfassungen und die Relevanzbewertung zu extrahieren; und schließlich durch mehrere Runden von Iterationen Schließlich erstellen wir in mehreren Iterationsrunden akademische Berichte, die methodische Vergleiche, Zeitpläne für den Forschungsfortschritt und andere Fachkapitel enthalten.
Das Tool stärkt insbesondere die Fähigkeit zur Zitierverwaltung, und der automatisch erstellte Bericht hält sich streng an das akademische Zitierformat (z. B. APA, MLA), und jede Schlussfolgerung ist mit der genauen Quelle gekennzeichnet. Tests haben gezeigt, dass eine Literaturübersicht, die traditionell 8-10 Stunden in Anspruch nimmt, mit dem Tool auf 2-3 Stunden verkürzt werden kann, und die Zitiergenauigkeit erreicht über 92%.
Forscher können ihre private Dokumentenbibliothek (PDF/TXT-Format unterstützt) zum Vergleich und zur Analyse mit öffentlichen Forschungsarbeiten hochladen. Im Fall der Studie zur Politik der erneuerbaren Energien können beispielsweise Dokumente aus den Datenbanken der Universität zusammen mit den neuesten Zeitschriftenartikeln analysiert werden, um einen umfassenden Bericht mit institutionellen Merkmalen zu erstellen. Diese Möglichkeit, öffentliche und private Daten zusammenzuführen, ist in anderen cloudbasierten Forschungswerkzeugen nicht gegeben.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLocal Deep Research: ein lokal betriebenes Tool zur Erstellung detaillierter ForschungsberichteDie
