Para cenários de pesquisa acadêmica, a Local Deep Research projetou um modelo especial de aprimoramento acadêmico. Seu processo de processamento de literatura contém três estágios principais: o estágio inicial de recuperação por meio da análise semântica inteligente do problema de pesquisa (como "questões éticas da interface cérebro-computador") é dividido em várias palavras-chave de pesquisa; o estágio de triagem fina usando o modelo local do texto original em PDF em plataformas como arXiv para extração de resumo e pontuação de relevância; e, por fim, por meio de várias rodadas de iterações Por fim, por meio de várias rodadas de iteração, geramos relatórios acadêmicos contendo comparações metodológicas, cronogramas de progresso de pesquisa e outros capítulos profissionais.
A ferramenta fortalece especialmente o recurso de gerenciamento de citações, e o relatório gerado automaticamente segue rigorosamente os formatos de citação acadêmica (por exemplo, APA, MLA), e cada conclusão é identificada com a fonte exata. Os testes mostram que uma revisão da literatura que tradicionalmente leva de 8 a 10 horas para ser concluída pode ser reduzida para 2 a 3 horas com o uso da ferramenta, e a taxa de precisão das citações chega a mais de 92%.
Os pesquisadores podem fazer upload de sua biblioteca de documentos particulares (compatível com o formato PDF/TXT) para comparação e análise com a pesquisa pública. Por exemplo, no caso do estudo Renewable Energy Policy, os documentos dos bancos de dados da universidade podem ser analisados em conjunto com os artigos de periódicos mais recentes para produzir um relatório abrangente com características institucionais. Essa capacidade de mesclar dados públicos e privados não está disponível em outras ferramentas de pesquisa baseadas em nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoLocal Deep Research: uma ferramenta executada localmente para gerar relatórios de pesquisa aprofundadosO
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