ScholarCopilot

ScholarCopilot简介

ScholarCopilot是由加拿大滑铁卢大学与卡内基梅隆大学研究团队开发的学术写作辅助工具，基于Qwen-2.5-7B模型构建。该工具采用动态检索引用与生成内容联合优化的技术路径，能够生成带有准确引用的学术文本。在文本生成过程中，系统会插入特定的检索标记，触发对相关文献的实时查询，并将结果整合到后续内容中，从而提升引用准确性与文本连贯性。

ScholarCopilot核心功能

• 语境感知续写：根据已有内容预测接下来的三句话，确保逻辑连贯，适用于扩展文献综述等场景。
• 章节自动生成：输入关键词后，AI可生成完整章节框架，并支持调整学术风格。
• 多语言支持：支持中英文混合写作，便于国际期刊投稿。
• 动态检索增强：在写作过程中插入标记，实时从arXiv论文库中检索相关文献，准确率超过40%。
• 一键插入引用：支持多种引用格式，如APA、MLA等，并自动生成BibTeX条目。
• 溯源验证功能：点击引用即可跳转至原始文献，确保参考文献的真实性。
• 博士团队训练数据：基于Qwen-2.5-7B模型，在专业学术语料上微调，生成文本的学术严谨性评分为2.87/5。
• 错误自检系统：自动识别可能存在的“幻觉内容”，提示用户进行人工复核。

ScholarCopilot技术原理

• 动态检索标记：在文本生成过程中，系统会判断何时需要引用文献并生成特殊标记，触发实时检索。
• 联合优化生成与检索：检索到的相关文献内容会被直接整合进后续文本生成中，提升引用准确性和文本质量。
• 对比学习优化：通过对比学习优化检索标记的表示，提高相似性搜索效率。
• 引用准确性提升：ScholarCopilot的top-1检索准确率达到40.1%，优于传统方法。
• 生成质量优化：在多个维度上的综合评分高于参数更大的模型。
• 训练与数据：基于Qwen-2.5-7B模型，使用arXiv的50万篇论文进行训练，提升生成与检索的效率和准确性。

ScholarCopilot项目信息

• 项目官网：https://tiger-ai-lab.github.io/ScholarCopilot/
• Github仓库：https://github.com/TIGER-AI-Lab/ScholarCopilot
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/TIGER-Lab/ScholarCopilot-v1
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.00824

ScholarCopilot应用场景

• 学术论文撰写：ScholarCopilot专为学术写作设计，通过“边生成、边检索”的机制提升写作效率和质量。
• 引言与相关工作部分：在撰写引言和相关工作部分时表现优异，提供精确的引用建议。
• 学术写作教学：可用于教学和培训，帮助学生掌握学术写作规范。
• 科研团队协作：支持知识库共享，提升团队成员的写作效率。
• 期刊审稿：提供溯源验证功能，方便审稿人核实参考文献。