ScholarCopilot

让大模型写论文时自动引用真实文献,告别瞎编引用。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 33 🐛 待处理 3 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 253
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

ScholarCopilot 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队TIGER-AI-Lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型copilot,lm,rag
GitHub 星标★ 253
上线时间2024-12-07 00:00:00
代码更新2026-09-14
仓库体积12.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ScholarCopilot 是一个面向学术写作场景的大语言模型训练框架,旨在解决论文写作中引用不准确、格式不规范的问题。它通过引入检索增强生成(RAG)技术,将外部学术知识库与语言模型生成过程结合,使模型在生成文本时能够自动检索并引用真实文献,从而提升引用的准确性和可信度。项目提供了完整的训练流程和工具链,支持从数据准备、模型微调到推理部署的各个环节,并针对学术写作的特定需求(如引用格式、上下文相关性)进行了优化。其核心能力包括:基于检索的引用生成、引用上下文匹配、以及多文档知识融合。该项目发表于 COLM 2025,属于早期开源项目,代码和文档正在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 253

技术标签

核心亮点

  • 针对学术写作场景专门设计,引用准确率显著高于通用模型。
  • 提供完整的训练和推理代码,便于复现和二次开发。
  • 结合检索增强生成,可动态引用外部知识库,提升内容可信度。

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例不够完善。
  • 依赖外部检索服务,部署和调优有一定门槛。

适用场景

  • 辅助科研人员撰写论文初稿,自动生成规范引用。
  • 用于学术写作辅助工具的后端,提供引用生成能力。
  • 作为大模型学术写作微调的基线方法,供研究者对比实验。

替代项目

ScholarBERT、PaperCopilot、CiteWizard

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