AI学术研究

Paper Central 是 Hugging Face 推出的一个全面、便捷的学术平台，它将arXiv、Hugging Face 论文页、模型、数据集、Space、GitHub 和会议论文集等多个来源的开源学术资源整合在一起，帮助研究人员和开发者快速获取并使用开源资源。

SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱，自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统，能够自主生成和完善研究假设，揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力，超越了传统人类驱动的研究方法。

TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

BenAI Research Assistant是一款基于人工智能的文献分析插件，用于增强生物医学研究。它可以帮助科学家更高效地阅读文献、快速发现证据，并提供工具来加快阅读速度。它支持决定是否阅读一篇文章、理解和发现文章的关键见解、回答科学问题、保持研究流程无需额外工具等主要功能。适用于学术界、制药和生物技术公司的科学家。