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何を解決するか

Daily Paper Reader は、専用のサーバーを必要とせずに、研究者が AI 論文を発見・読むための集中化・自動化されたシステムを提供します。情報過多の問題を解決するために、arXiv、OpenReview、および主要な AI イベント（NeurIPS、ICLR、ICML、ACL など）から新しい論文をフィルタリングし、特定のキーワードや関心に応じたパーソナライズされた研究フィードを生成します。

動作方法

このプロジェクトは、GitHub Actions を用いた自動化と GitHub Pages を用いたフロントエンドに依存するサーバーレスアーキテクチャを採用しています。マルチステージパイプラインを用いています：

1. 発見：arXiv、OpenReview、およびその他のソース（bioRxiv、medRxiv、ChemRxiv など）から新しい論文を自動的に取得します。
2. 推薦：BGE などの埋め込みモデルによる意味的検索、Qwen-Reranker を用いた再ランク付け、DeepSeek を用いた LLM フィルタリングにより、ユーザー定義のタグや意図クエリに基づいて論文をフィルタリング・ランク付けします。
3. 読書体験：AI による要約を生成し、要約、全文 PDF、長文要約を一つの場所で読める統合読書インターフェースを提供します。
4. インタラクション：論文を読んでいる際に、特定の質問に答えるための AI チャットインターフェースを統合しています。

対象ユーザー

• 個人研究者：特定の研究分野を追跡し、日々の出版物を最新の状態に保ちたい人。
• 学術研究室：共同研究関心を追跡するための共有公開論文ボードを構築したいチーム。
• uma 読書ワークステーション：発見、読書、AI 補助要約を一つのツールで統合したいユーザー。

特徴

• ゼロサーバー展開：GitHub Actions と GitHub Pages で完全に動作します。
• マルチソース統合：arXiv、OpenReview、および 9 以上の主要 AI イベントからのデータ同期。
• AI強化読書：AI生成要約、PDFからの自動図表抽出、論文固有の Q&A 用統合 AI チャットを備えます。
• パーソナライズフィード：キーワードや研究方向に基づいた高度にカスタマイズ可能な推薦フロー。