このフレームワークは、特に3つのタイプの学術研究シナリオに適している：
- 文献調査の自動化Find the latest CVPR papers "というコマンドを入力すると、arXiv検索→PDFダウンロード→キー情報抽出→抄録生成という一連のプロセスをインテリジェントボディが自動的に行うため、従来の手作業に比べ作業効率が大幅に向上する。
- データの照合と分析研究者は、実験データのCSVファイルをアップロードし、自然言語コマンド（「標準偏差を計算し、傾向をプロットする」など）で直接分析結果を得ることができ、pandasのコードを書き換える必要がありません。
- クロスモーダル研究マルチモーダルな拡張機能と組み合わせることで、PDFからグラフを抽出したり、説明的なテキストを生成するなど、論文の画像/グラフデータを処理することができます。Tencent AI Labによるテストでは、GAIAベンチマークのアカデミックなタスクで82.3%の精度を示しています。
すべての機能はオープンソースモデルに基づいて実装されており、サードパーティのAPIを通じて機密データが漏えいするリスクを回避している。
この答えは記事から得たものである。Cognitive Kernel-Pro：オープンソースのディープリサーチ・インテリジェンス構築のためのフレームワークについて
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