字节跳动研发的学术文章搜索智能工具 – PaSa

AI工具3个月前发布 ainav

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PaSa代表的是什么？

PaSa是由字节跳动的研究部门开发的一款依托于强化学习技术的学术文章搜索智能系统。它能够模拟人类学者的工作模式，自主使用搜索引擎查找信息，并且阅读相关的文献资料以及跟踪引用关系网，从而向用户提供精确而详尽的学术资源检索服务。

自行启动搜索引擎功能PaSa 可以自动化地利用搜索引擎，依据用户的学术查询需求来设计多样的搜索词，并进行反复查找，以保证涵盖所有相关的文献资料。
解读与剖析学术文章的内容PaSa 借助其关键模块 Crawler 和 Selector 来实现高效的信息管理。Crawler 主要用于搜集相关学术文章，并通过扩展引文网络来识别更多可能相关的资料。Selector 则对收集的文章进行深入分析，挑选出最能满足用户需求的文献。
挑选相关的学术资料引用PaSa 可以在大量文献中挑选出与用户的查询最为契合的引用资料，确保搜索结果既广泛又精准。
提供复杂的学术搜索服务PaSa 特别针对复杂学术难题进行了优化，能够理解和应对诸如特定算法或研究策略相关的精细学术询问。
提升学习效能通过优化方法PaSa 采用强化学习技术进行培训，并利用合成数据集 AutoScholarQuery 和实际查询标准 RealScholarQuery 来增强其搜索的速度与精确度。
强大的搜索功能PaSa 的搜索速度非常快，能够在两分钟内完成一次全面的学术研究。性能测试显示，在 Recall@20 和 Recall@50 这两个指标上，PaSa 分别比 Google Scholar 高出 37.78% 和 39.90%。

关键部件PaSa 的关键组成部分是两个主要的 LLM 智能体：抓取器和选择器。
- Web Scraper承担利用搜索引擎搜集同用户查询紧密关联的学术文章的任务。具备创建多种搜索关键字的能力，并进行反复搜索，以此来尽可能提高检索覆盖率。
- 选择器承担仔细研读由Crawler搜集到的所有论文的任务，以判断它们是否满足用户的特定要求，从而提升搜索成果的精准度。
通过增强学习进行改进PaSa 经过利用强化学习（RL）及近端策略优化（PPO）算法的培训，旨在解决文献检索中遇到的稀疏奖赏与长时间序列挑战。在训练阶段，PaSa 采取多种措施以增强其表现力：
- 生成的数据集合科研小组创建了名为 AutoScholarQuery 的数据集合，该集合涵盖了 35,000 条详细的学术搜索请求及与其相关的文献资料，所有内容均源自顶尖人工智能大会的研究文章。
- 现实世界的数据集合为了考察 PaSa 在实际应用中的效果，研究小组构建了名为 RealScholarQuery 的数据集，该数据集包含真实的学术搜索请求。

官方网站项目：智能代理助手PASA.AI
Git存储库：可在GitHub上找到ByteDance开发的pasa项目页面。
关于arXiv的技术文章这篇论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/abs/2501.10120，有兴趣的读者可以进行查阅。请注意，直接提供的是一篇学术文章的访问地址，并未具体描述其内容或主题。

在学术探索中进行的资料考察PaSa 能够协助科研人员迅速执行学术文章的搜索与调查任务。它模拟了人类学者的操作模式，能够自动运用搜索引擎、浏览文献以及跟踪引用关系，在短短两分钟内即可实现全面深入的研究工作。
高等教育中的科学研究与教育辅助工作于高校环境中，PaSa 能够充当一个有效的科研支持工具，助力教职员工与学员高效地搜集相关的学术资料。教师们能够借助 PaSa 迅速访问学术资源数据库的内容，以此来协助完成文献回顾、研究方案的规划以及论文的翻译和修饰等工作任务。
知识财产评估PaSa 的强大搜索功能在知识产权领域中也能发挥重要作用。
多元任务训练及数据分析探索南京大学PASA大数据实验室的调研指出，PaSa的基础技术同样适用于多任务学习及数据分析发掘范畴。