PaSaは、バイトダンスが開発した高度な学術論文検索エージェントです。大規模言語モデル（LLM）技術に基づいており、検索ツールを自律的に呼び出し、論文を読み、関連参考文献を絞り込むことで、複雑な学術的な検索クエリに対して包括的で正確な結果を取得します。この技術は強化学習によって最適化され、合成データセットAutoScholarQueryを用いて訓練されており、実世界のクエリデータセットRealScholarQueryにおいて優れた性能を示し、従来の検索エンジンやGPTベースの方法を大幅に上回っています。PaSaの主な利点は、高い再現率と精度であり、研究者に効率的な学術検索体験を提供します。