A estrutura é particularmente adequada a três tipos de cenários de pesquisa acadêmica:
- Automação da pesquisa bibliográficaInsira o comando "Find the latest CVPR papers", e o corpo inteligente concluirá automaticamente o processo completo de pesquisa no arXiv → download de PDF → extração de informações importantes → geração de resumos, o que melhora significativamente a eficiência em comparação com a operação manual tradicional.
- Compartilhamento e análise de dadosOs pesquisadores podem carregar arquivos CSV de dados experimentais e obter os resultados da análise diretamente por meio de comandos de linguagem natural (por exemplo, "Calculate standard deviation and plot trend"), evitando a necessidade de reescrever o código do pandas.
- Estudos intermodaisCombinado com extensões multimodais, ele pode processar dados de imagem/gráficos de documentos, por exemplo, extraindo gráficos de PDFs e gerando texto descritivo. Os testes do Tencent AI Lab mostram uma precisão de 82,3% em tarefas acadêmicas no benchmark GAIA.
Todas as funções são implementadas com base em modelos de código aberto, evitando o risco de vazamento de dados confidenciais por meio de APIs de terceiros.
Essa resposta foi extraída do artigoCognitive Kernel-Pro: uma estrutura para criar inteligências de pesquisa profunda de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são alguns cenários típicos em que o Cognitive Kernel-Pro é usado em pesquisas acadêmicas?
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