Przypadki użycia

PapersFlow dla badań z informatyki i AI

Przyspiesz badania z zakresu informatyki i AI dzięki wyszukiwaniu w dwóch źródłach jednocześnie — Semantic Scholar i OpenAlex (ponad 474 mln publikacji), odkrywaniu kodu na GitHub, analizie sieci cytowań oraz sandboxowi Python do uruchamiania eksperymentów.

Przeszukuj Semantic Scholar i OpenAlex (ponad 474 mln publikacji), odkrywaj repozytoria GitHub, analizuj sieci cytowań i uruchamiaj eksperymenty w Python — asystent badań AI stworzony dla badaczy informatyki i AI.

Badania z zakresu informatyki i AI rozwijają się w takim tempie, że tradycyjne metody przeglądu literatury stają się przestarzałe w ciągu kilku tygodni. Nowe preprinty pojawiają się codziennie na arXiv, rankingi benchmarków stale się zmieniają, a kod potrzebny do odtworzenia wyników jest rozproszony po repozytoriach GitHub z niedziałającymi linkami. Nadążanie za tym wymaga jednoczesnego śledzenia publikacji, kodu, zbiorów danych i benchmarków — czyli workflow, do którego nie zaprojektowano żadnego pojedynczego narzędzia.

Co możesz zrobić

  • Wyszukiwanie w dwóch źródłach (Semantic Scholar + OpenAlex)
  • Odkrywanie kodu na GitHub
  • Porównanie benchmarków (wspomagane przez AI)
  • Analiza sieci cytowań

Narzędzia

Porównaj

Frequently Asked Questions

Czy PapersFlow może znaleźć kod do publikacji, które nie zawierają linku do GitHub?
Tak. PapersFlow używa wielu strategii wyszukiwania wykraczających poza ekstrakcję URL: wyszukuje po tytule publikacji i nazwie metody, skanuje profile autorów na GitHub i szuka charakterystycznych wzorców kodu wspomnianych w publikacji. Znajduje repozytoria dla około 60% publikacji, które nie zawierają bezpośredniego linku.
Jak aktualne są publikacje? Czy obejmuje to najnowsze preprinty z arXiv?
PapersFlow przeszukuje zarówno Semantic Scholar, jak i OpenAlex, obejmując ponad 474 mln publikacji, w tym preprinty z arXiv. Nowe publikacje zwykle pojawiają się w ciągu kilku dni od opublikowania. W przypadku absolutnie najnowszych preprintów możesz też wkleić bezpośrednio URL arXiv.
Czy mogę uruchamiać własne analizy w Python na znalezionych publikacjach?
Tak. Sandbox Python jest wstępnie załadowany bibliotekami sklearn, networkx, pandas, numpy, scipy, matplotlib i seaborn. Możesz analizować sieci cytowań, generować wykresy porównawcze benchmarków, uruchamiać testy statystyczne lub przetwarzać dowolne dane wyodrębnione z sesji badawczej.
Czy obsługuje format cytowań IEEE?
Tak. PapersFlow obsługuje formatowanie cytowań IEEE zarówno dla cytowań w tekście, jak i list referencji. Możesz eksportować LaTeX z poleceniami \cite{} zgodnymi z IEEE oraz poprawnie sformatowanym plikiem .bib gotowym do szablonów konferencyjnych lub czasopism IEEE.