在第二屆拯救者杯OPENAIGC開發者大賽中，涌現出一批技術突出、創意卓越的作品。為了讓這些優秀項目被更多人看到，我們特意開設了優秀作品報道專欄，旨在展示其獨特之處和開發者的精彩故事。

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創未來AI應用賽-高校組AI創作力獎

作品名稱：OmniAns

參賽團隊：牛津大學OmniAns

作品簡介

OmniAns 是一個強大的 AI 代理，旨在幫助撰寫學術論文和自動化研發過程。該 AI 代理是首個專門設計用于協助頭腦風暴、結構化和撰寫研究論文的工具。它利用先進的語言模型生成子問題、制定論文大綱、從 PDF 文檔中提取相關信息，并優化整體結構，以產生連貫且有說服力的論文。

項目目標

該項目的目標是通過以下功能幫助研究者：

洞察分析：生成與研究主題相關的子問題，以幫助構建全面的論文。

結構化大綱：基于研究問題和子問題結構化論文。提供詳細的大綱，說明每段落的目的、所需證據和論點的發展。

PDF 文本提取：從 PDF 文檔中提取文本以收集相關信息和洞見。總結 PDF 的核心思想和關鍵信息。

論文重構：根據提取和總結的信息修訂初步的論文結構。確保最終結構整合所有相關的上下文和洞見。

段落寫作：根據提供的結構和提取的信息生成詳細且引用充分的段落。包括每段落的文本內引用和參考文獻。

最終論文編譯：將所有生成的段落編譯成連貫的論文。添加順暢的過渡，確保論文整體語氣專業、有說服力和一致性。

系統架構

1、輸入模塊：

研究問題：用戶輸入具體的研究問題，作為整個系統的起點。

文獻列表（PDF）：用戶提供相關的PDF文獻，系統將從中提取必要的信息。

2、洞察分析模塊（Insight Analyst）：

功能：生成與研究問題相關的子問題，幫助構建全面的論文結構。

具體應用：通過先進的自然語言處理技術，分析研究問題并生成一系列子問題。

3、結構化大綱模塊（Structural Outlining）：

功能：根據研究問題和子問題制定論文大綱。

具體應用：提供詳細的大綱，說明每段落的目的、所需證據和論點的發展。

4、PDF文本提取模塊（PDF Text Extraction）：

功能：從PDF文檔中提取文本以收集相關信息和洞見。

具體應用：使用PDF提取API提取文檔內容，并總結其核心思想和關鍵信息。

5、論文重構模塊（Essay Restructuring）：

功能：根據提取和總結的信息修訂初步的論文結構。

具體應用：確保最終結構整合所有相關的上下文和洞見。

6、段落寫作模塊（Paragraph Writing）：

功能：根據提供的結構和提取的信息生成詳細且引用充分的段落。

具體應用：包括每段落的文本內引用和參考文獻，生成專業且詳細的段落。

7、最終論文編譯模塊（Final Essay Compilation）：

功能：將所有生成的段落編譯成連貫的論文。

具體應用：添加順暢的過渡，確保論文整體語氣專業、有說服力和一致性。

技術成果和突破

1、自然語言處理（NLP）技術的優化：

利用先進的語言模型生成高質量的子問題和論文大綱。

實現了從PDF文檔中高精度提取文本的技術，確保信息提取的準確性和全面性。

2、自動化寫作和引用：

開發了自動生成段落和引用的系統，能夠生成符合學術標準的高質量段落。

實現了論文段落的自動連接和整體結構優化，確保論文邏輯嚴密、連貫性強。

3、集成多源信息的能力：

成功集成來自不同PDF文檔的信息，進行有效的信息匯總和應用。

系統能夠根據上下文動態調整論文結構和內容，提高論文的相關性和深度。

ROI 分析

1、時間節省：

研究人員使用OmniAns可以顯著減少文獻閱讀和信息提取的時間。

自動化的寫作和引用功能減少了論文撰寫和校對的時間成本。

2、成本效益：

使用AI代理代替人工撰寫部分論文內容，降低了研究項目的人力成本。

提高了論文撰寫效率，能夠更快地完成研究項目，從而節省總體項目成本。

3、產出質量提升：

系統生成的論文結構嚴謹，段落內容詳細且引用充分，提高了研究論文的整體質量。

高質量的輸出提升了研究成果的學術價值和發表機會。

END

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