Paper2Agent: Stanford Reimagining Research Papers as Interactive AI Agents
Исследовательские работы превращаются в интерактивных ИИ-агентов, способных отвечать на вопросы, генерировать код и визуализировать данные напрямую из текста статьи. Это достигается за счёт структурированного представления содержания — разделов, формул, алгоритмов — в формате, понятном языковым моделям. Агенты используют RAG для точного извлечения информации и следования исходному контексту, что резко снижает риски галлюцинаций.
Ключевое преимущество — повышение надёжности: ответы строго привязаны к содержимому статьи, а не к общим знаниям модели. Это особенно ценно для сложных технических тем, где точность критична. Практически, такой подход ускоряет взаимодействие с научными материалами, делая их не статичными документами, а динамичными инструментами для исследователей и разработчиков.