OpenScholar
科学文献合成的检索增强型语言模型
普通产品教育科学文献检索增强
OpenScholar是一个检索增强型语言模型(LM),旨在通过首先搜索文献中的相关论文,然后基于这些来源生成回答,来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文,以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。
OpenScholar 最新流量情况
月总访问量
494758773
跳出率
37.69%
平均页面访问数
5.7
平均访问时长
00:06:29