❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦
🎓 "文献综述写到头秃？这个AI竟能边写论文边插引用，滑铁卢大学黑科技杀疯了！"
大家好，我是蚝油菜花。当科研党还在为查文献掉发时，这个由滑铁卢大学与卡内基梅隆大学联合打造的学术神器，正在用AI重构论文写作范式！
你是否经历过这些学术至暗时刻：
- 🔍 明明记得某篇关键文献，却在文献库翻到眼酸
- 📑 引文格式反复修改，MLA/APA切换到手抖
- 🤯 导师指着"疑似编造"的引用要求全部重查...
今天要解剖的 ScholarCopilot ，用三大杀手锏终结这些痛苦：
- ✅ 动态检索标记：写作时自动触发文献搜索，引用精准度提升300%
- ✅ 溯源验证系统：点击引用直达论文原文，学术诚信看得见
- ✅ 多语言混写：中英交织段落自动匹配国际期刊规范
已有科研团队用它1周写完综述，期刊审稿人靠它5分钟验证百条参考文献——你的下一篇论文，准备好开启「智能辅助」模式了吗？
🚀 快速阅读
- ScholarCopilot 是基于 Qwen-2.5-7B 模型开发的智能学术写作工具
- 核心功能：动态检索引用/联合优化生成/多语言支持/错误自检系统
- 技术原理：通过对比学习优化检索标记表示，实现生成与检索的联合训练
ScholarCopilot 是什么
由加拿大滑铁卢大学与卡内基梅隆大学联合研发的 ScholarCopilot，专为解决学术写作中的引用难题而生。该工具通过动态检索标记触发文献搜索，在生成文本时实时插入精准引用，形成完整的学术写作闭环。
其核心技术在于将文本生成与文献检索进行联合优化，使得模型能够自主判断何时需要插入引用。当检测到需要文献支持的内容时，系统会暂停生成过程，从包含 50 万篇 arXiv 论文的数据库中检索相关文献，并将检索结果无缝融入后续文本生成。
ScholarCopilot 的主要功能
- 动态检索增强：通过特殊标记触发实时文献检索，支持模糊查询与精确匹配双模式
- 联合优化生成：将检索到的文献摘要融入生成过程，保证文本与引用的逻辑一致性
- 多格式引用输出：自动生成 APA/MLA 格式引文，支持 BibTeX 条目一键导出
- 错误自检系统：基于置信度分析标记潜在错误引用，提醒人工复核可疑内容
ScholarCopilot 的技术原理
- 动态切换架构：文本生成与文献检索模块通过门控机制实现无缝切换
- 对比学习优化：使用 Triplet Loss 训练检索标记的向量表示，提升检索精度
- 混合索引策略：结合 BM25 与传统嵌入向量，构建分层检索系统
- 联合训练框架：文本生成损失与引用准确率损失共同参与反向传播
如何运行 ScholarCopilot
Scholar Copilot 采用统一的模型架构，通过动态切换机制无缝集成检索和生成。在生成过程中，模型使用学习到的引用模式自主确定适当的引用点。当需要引用时，模型会暂时停止生成，利用引用标记的隐藏状态从语料库中检索相关论文，插入选定的引用，然后恢复连贯的文本生成。
🚀 快速开始
1. 克隆仓库
git clone git@github.com:TIGER-AI-Lab/ScholarCopilot.git
cd ScholarCopilot/run_demo
2. 设置环境
pip install -r requirements.txt
3. 下载所需的模型和数据
bash download.sh
4. 启动演示
bash run_demo.sh
更新语料库中的最新论文
若要将最新的论文更新到你的语料库中，请按照以下步骤操作：
1. 下载元数据
从 Kaggle 下载最新的 arXiv 元数据并保存到你选择的 ARXIV_META_DATA_PATH
2. 运行数据处理脚本
cd utils/
python process_arxiv_meta_data.py ARXIV_META_DATA_PATH ../data/corpus_data_arxiv_1215.jsonl
3. 生成语料库的嵌入
bash encode_corpus.sh
4. 将嵌入转换为 HNSW 索引以提高搜索效率
python build_hnsw_index.py --input_dir <embedding dir> --output_dir <hnsw index dir>
训练你自己的模型
1. 下载训练数据
cd train/
bash download.sh
2. 配置并运行训练脚本
要重现我们的结果，你可以使用脚本中的超参数，并使用 4 台机器，每台机器 8 个 GPU（总共 32 个 GPU）：
cd src/
bash start_train.sh
资源
- 项目主页：https://tiger-ai-lab.github.io/ScholarCopilot/
- GitHub 仓库：https://github.com/TIGER-AI-Lab/ScholarCopilot
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦
