Os pesquisadores acadêmicos podem utilizar o WebAgent de forma eficiente seguindo quatro etapas:
- Descoberta inteligente de documentosInsira "Breakthrough papers in the field of visual re-identification in the past three years", e o WebSailor rastreará automaticamente o arXiv, o ACL e outras plataformas para gerar uma lista classificada de acordo com a novidade técnica (curva de crescimento de citações) e a inovação metodológica (diferenças nas arquiteturas de modelos).
- extração profunda de informaçõesO modelo analisa o conteúdo do PDF e estrutura a saída usando o WebDancer para executar comandos como "Extract Experiment Configuration Parameters" e "Compare Tabular Data" para os documentos selecionados.
- Análise de tendênciasWebWalker: ao consultar em lote "Keyword distribution of CVPR 2025 target papers", o sistema gerará uma nuvem de palavras e um gráfico de tendências evolutivas.
- Validação dos resultadosUse o conjunto de dados SailorFog-QA para avaliar a confiabilidade das informações obtidas e verificar a autoridade das fontes citadas (por exemplo, se elas são de sociedades importantes ou de periódicos de alto impacto).
Exemplo típico: uma equipe usa o WebAgent para concluir a análise da "Evolução da tecnologia de campo de radiação neural" em 3 dias, o que é 8 vezes mais eficiente do que a pesquisa manual tradicional. O sistema pode identificar automaticamente a linhagem tecnológica de NeRF→Mip-NeRF→Instant-NGP e marcar a melhoria relativa no índice PSNR de cada método.
Essa resposta foi extraída do artigoWebAgent: uma ferramenta inteligente de pesquisa e processamento de informações da WebO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Qual é o fluxo típico de aplicativos do WebAgent em um cenário de pesquisa acadêmica?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch