✨ PaperAgent: 一键生成小红书风格的AI论文速读助手 ✨
🚀 项目亮点
每日自动追踪AI领域最新论文 智能筛选「大模型推理优化」主题研究 生成小红书风格的精美文献速读笔记 支持论文PDF/源码/关键图表自动归档
🌟 项目动机
在AI技术爆炸式发展的今天，研究者们面临： 信息过载：每天数百篇新论文难以追踪 专业门槛：技术论文需要深度阅读才能理解核心价值 知识分享：传统论文笔记形式难以吸引跨领域读者
PaperAgent 通过： ✅ 自动化文献追踪 ➡️ 解放科研时间 ✅ LLM智能解析 ➡️ 提炼核心价值 ✅ 小红书风格呈现 ➡️ 打造高传播性技术内容
🛠️ 核心功能 智能文献雷达 实时监控 arXiv 的 AI/系统领域新论文 多维度过滤非相关研究（准确率>90%） 论文解构引擎 { 'title': 'FlashAttention-2: 让大模型推理速度翻倍的魔法', 'problem': '传统注意力机制存在...', 'insights': '发现GPU显存访问模式...', 'main_method': ['新型分块计算', '重排序策略', '...'], 'gain': '速度提升2.3倍，显存占用减少40%' }
小红书模板生成器 🏗【FlashAttention-2】🔥研究痛点...💡核心发现...🚀技术方案...
📖 使用方法 三步启动（需Python环境） 安装依赖 pip install arxiv openai fitz pdf2image pytz 配置秘钥
client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1" ) 运行主流程 python paper_pilot.py --days 3 --filter "inference" 🎯 效果展示
生成样例：
🏗【大模型推理加速新突破！】
🔥 研究痛点
传统方法在batch处理时存在...
💡 核心发现
首次发现注意力计算中的...
🚀 技术方案
▪️动态内存分配策略
▪️异步预取机制
📊 实验结果
吞吐量提升2.8倍，延迟降低57%
#AI加速 #系统优化 #技术前沿
文件结构：
📂 PaperPilot
├── 📄 summarized.txt # 小红书笔记
├── 📜 paper.pdf # 原始论文
├── 📂 images # 关键图表
│ ├── page_1.png
│ └── methodology.png
└── 📦 source_code # 论文源码
⚙️ 技术架构 graph LR A[arXiv实时订阅] --> B(LLM初筛) B --> C{相关度>90%?} C -->|Yes| D[下载PDF/源码] D --> E[LLM深度解析] E --> F[小红书模板生成] F --> G[知识库归档]
🌈 贡献指南 欢迎通过以下方式参与： 提交新的论文解析模板 改进筛选提示词工程 添加其他论文平台支持
TODO：
- 数据库支持
- 日志丰富
- 自动小红书发布API 让科研传播更高效有趣！ 🚀