ScholarCopilot：卡内基梅隆大学等推出的学术写作辅助框架

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ScholarCopilot简介

ScholarCopilot是由加拿大滑铁卢大学、卡内基梅隆大学、多伦多向量研究所等机构的联合研究团队开发的学术写作辅助框架。它通过动态检索令牌[RET]，在生成学术文本时实时检索相关文献，将引用检索与文本生成无缝结合，显著提高了学术写作的引用准确性和内容连贯性。该框架基于Qwen-2.5-7B模型构建，并在50万篇arXiv论文上进行训练，其检索准确率和生成质量均优于现有模型，包括比其大得多的模型。用户研究也表明，ScholarCopilot在引用质量和整体实用性方面表现优异，为AI辅助学术写作提供了新的解决方案。

ScholarCopilot主要功能

准确引用文献：
- ScholarCopilot能够根据学术写作的上下文动态检索并准确引用相关文献，避免了传统方法中引用不准确或不相关的问题。
- 模型在生成过程中实时触发检索，确保引用与当前写作内容高度相关。
提升文本连贯性：
- 通过将检索到的文献内容整合到生成过程中，ScholarCopilot能够生成逻辑连贯、结构清晰的学术文本。
- 模型在生成过程中动态调整检索决策，确保内容的连贯性和一致性。
支持学术写作全流程：
- ScholarCopilot不仅支持引言和相关工作部分的写作，还计划扩展到方法、实验等其他论文部分。
- 提供用户交互功能，允许用户在生成过程中进行引用触发和内容细化，增强写作的灵活性和控制力。
高效生成与检索：
- 通过联合优化文本生成和引用检索任务，ScholarCopilot在保持高效的同时，显著提高了引用准确性和生成质量。
- 模型基于Qwen-2.5-7B构建，并在大规模数据集上进行训练，确保了生成内容的学术性和专业性。

ScholarCopilot技术原理

动态检索令牌（[RET]）：
- ScholarCopilot在文本生成过程中动态生成特殊的检索令牌[RET]，基于当前的生成上下文决定何时进行检索。
- 当生成[RET]时，模型暂停生成过程，检索相关文献，并将检索到的内容直接整合到后续生成步骤中。
联合优化框架：
- 模型同时优化文本生成的下一个token预测损失（Lg）和引用检索的对比损失（Lr），确保生成和检索任务的协调一致。
- 通过对比学习优化检索令牌的表示，使得检索令牌嵌入与正（相关）引用嵌入之间的相似度更高，与负（不相关）引用嵌入之间的相似度更低。
大规模数据集训练：
- ScholarCopilot的数据集包含500,000篇计算机科学研究论文，每篇论文平均有33个匹配的引用。
- 数据集的构建包括论文收集、结构解析、引用提取、参考文献匹配和数据集整合等步骤，确保了数据的高质量和多样性。
用户交互与反馈：
- ScholarCopilot允许用户在生成过程中进行引用触发和内容细化，整合人类专业知识以进一步提高生成质量。
- 用户可以实时调整生成内容，确保其符合学术写作的规范和要求。
对比学习与检索优化：
- 模型通过对比学习优化检索令牌的表示，使得检索结果更加准确和相关。
- 检索过程中使用了密集表示和相似性搜索技术，显著提高了检索效率和准确性。