ziwenhahaha/daily-paper-reader

何を解決するか

Daily Paper Reader は、研究者が複数のリポジトリを手動で閲覧する必要なく、AI論文の発見と読解を一元化・自動化するシステムです。情報過多の問題を解決するために、arXiv や OpenReview などのソースから新しい研究を個人に合わせたフィードとして提供し、読解と分析ツールを一つのインターフェースに統合しています。

動作方法

このプロジェクトは、GitHub Actions をバックエンド処理、GitHub Pages をフロントエンドに活用したサーバーレスアーキテクチャを採用しています。ユーザーが定義したキーワードや研究関心に基づいて、自動的に新しい論文を取得します。システムは、BGE などの埋め込みモデルを用いた意味的リコール、Qwen-Reranker などのモデルによる再ランク付け、DeepSeek を通じた LLM ベースの精査という複数段階のパイプラインを用いて論文をフィルタリング・要約します。また、PDF処理層を備え、図を抽出し、論文に対するAI駆動のQ&Aを提供しています。

対象ユーザー

• 個人研究者：特定の研究分野の最新動向を把握したい人
• 学術研究室：追跡中の論文と読解結果を共有するリポジトリを構築したいチーム
• 学生：学術論文の発見・要約・分析をスムーズに行いたい人

特徴

• ゼロサーバー展開：GitHub Actions と Pages だけで動作し、専用サーバーは不要
• パーソナライズされたフィード：キーワード、研究方向、意図クエリに基づいてカスタマイズされた推薦
• AI強化読解：要約、原文、AIチャットインターフェースを組み合わせ、文脈内での質問が可能
• マルチソース統合：arXiv、OpenReview、bioRxiv、medRxiv、ChemRxiv に加え、NeurIPS、ICLR、CVPR などの主要AIカンファレンスに対応
• 自動図抽出：PDFから図を検出し、切り出して視覚的な閲覧を向上