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由字节跳动研究团队开发的一款基于强化学习的学术论文搜索智能体，旨在提高学术研究效率

PaSa-Agent.ai，字节跳动研发，是一款运用强化学习的智能学术论文搜寻助手，旨在优化科研流程。

PaSa-Agent.ai 是什么？

PaSa-Agent.ai 是一款基于先进强化学习技术打造的智能学术论文搜索工具，由字节跳动研究团队倾力开发。它致力于革新科研人员寻找学术资料的方式，从而显著提升研究效率。

PaSa-Agent.ai 的功能特点

其一，PaSa 具备自主调用搜索工具的能力。它能依据用户输入的学术问题，自动生成多元化的搜索关键词，并且多次执行搜索操作，有效获取相关学术论文。其二，PaSa 采用强化学习（RL）以及近端策略优化（PPO）算法进行训练，通过 AutoScholarQuery 合成数据集与 RealScholarQuery 真实查询数据集，提升搜索效率与精确度。其三，PaSa 兼具全面性与精准性。它不仅能处理复杂的学术查询需求，覆盖长尾专业知识领域与特定研究方向，还能有效避免遗漏重要文献。

PaSa-Agent.ai 的技术背景

PaSa 构建于大语言模型（LLM）之上，是一种高级学术论文搜索代理。它融合了多种优化技术，例如合成数据集训练与真实查询验证。为了方便学术界进一步研究和应用，研究团队已开源 PaSa 的全部代码、数据以及模型。

PaSa-Agent.ai 的使用方法

用户可通过访问 pasa-agent.ai 提交学术搜索需求，系统将自动调用搜索引擎，筛选出最符合需求的论文。PaSa 提供了在线使用与 GitHub 代码库两种途径，方便用户直接体验或深入研究。

PaSa-Agent.ai 的性能表现

PaSa 在多项学术论文搜索任务中均表现出色，其性能超越了基于 Google GPT-4 的其他基线模型。实验验证表明，PaSa 在处理复杂查询时拥有更高的准确性与效率，尤其适合需要精准学术信息检索的研究人员。

PaSa-Agent.ai 的开源与社区支持

PaSa 的项目代码托管在 GitHub 上（地址：https://github.com/bytedance/pasa ），用户可以下载、修改以及扩展该模型。研究团队还发布了详细的论文与实验报告，为学术界提供了重要的参考资源。

PaSa-Agent.ai 的应用场景

PaSa 主要应用于学术研究领域，帮助研究人员快速定位高质量的学术论文，提升科研效率。不仅如此，PaSa 的技术框架还能扩展到其他需要复杂信息检索的场景中，拿专利搜索、行业报告分析来说，均能有效应用。

pasa-agent官网入口网址：

https://pasa-agent.ai/

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