Buchumschlag

Disrupt Your Research Using Generative AI Powered ScienceSage

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Yong, Gyamfi, Eric Herrison, Anderson, Kelly, Roberts, Sasha, Barker, Matt
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Weighted Similarity Metric for Community Detection in Sparse Data
von: Zhang, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SciSage: A Multi-Agent Framework for High-Quality Scientific Survey Generation
von: Shi, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Cholera Dynamics with Vaccination as the Control Strategy and Seasonal-forcing Transmission
von: Gyamfi, Eric Herrison
Veröffentlicht: (2025)

OmniSage: Large Scale, Multi-Entity Heterogeneous Graph Representation Learning
von: Badrinath, Anirudhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Play to Your Strengths: Collaborative Intelligence of Conventional Recommender Models and Large Language Models
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research
von: Zheng, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Origins of Place Names via Retrieval Augmented Generation
von: Horde-Vo, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Research: A Survey of Autonomous Research Agents
von: Zhang, Wenlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating AI-Powered Research: The PuppyChatter Framework for Usable and Flexible Tooling
von: Tseng, Chun-Hsiung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Needle: A Generative AI-Powered Multi-modal Database for Answering Complex Natural Language Queries
von: Erfanian, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI4Contracts: LLM & RAG-Powered Encoding of Financial Derivative Contracts
von: Mridul, Maruf Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Green Recommender Systems: Understanding and Minimizing the Carbon Footprint of AI-Powered Personalization
von: Wegmeth, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Fair is Your Diffusion Recommender Model?
von: Malitesta, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overview of TREC 2024 Biomedical Generative Retrieval (BioGen) Track
von: Gupta, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overview of TREC 2025 Biomedical Generative Retrieval (BioGen) Track
von: Gupta, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Future of Information Retrieval Research in the Age of Generative AI
von: Allan, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Query Routing for Retrieval Augmented Generation
von: Mu, Feiteng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FinSage: A Multi-aspect RAG System for Financial Filings Question Answering
von: Wang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Research Knowledge Graphs in NFDI4DataScience: Key Activities, Achievements, and Future Directions
von: Silva, Kanishka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Your Spending Needs Attention: Modeling Financial Habits with Transformers
von: Braithwaite, D. T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Study of PHOC Spatial Region Configurations for Math Formula Retrieval
von: Langsenkamp, Matt, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FuXi-Linear: Unleashing the Power of Linear Attention in Long-term Time-aware Sequential Recommendation
von: Ye, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Your RAG is Unfair: Exposing Fairness Vulnerabilities in Retrieval-Augmented Generation via Backdoor Attacks
von: Bagwe, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Applying Meta-Analysis to Library and Information Science Research.
von: Trahan, Eric
Veröffentlicht: (1993)

Your Causal Self-Attentive Recommender Hosts a Lonely Neighborhood
von: Wang, Yueqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Web Content Control for Generative AI
von: Dinzinger, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RAGR: Review-Augmented Generative Recommendation
von: Zhang, Yingyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bootstrap Your Own Context Length
von: Wang, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Navigating the Shift: A Comparative Analysis of Web Search and Generative AI Response Generation
von: Chen, Mahe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of Large Language Model Empowered Agents for Recommendation and Search: Towards Next-Generation Information Retrieval
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Deep Research: A User-Centric Framework, Dataset, and Hybrid Evaluation for Knowledge Discovery
von: Li, Xiaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Research Article Classification and Recommendation Using NLP and ML
von: Rahman, Shadikur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Powered Assistant for Long-Term Access to RHIC Knowledge
von: Atif, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hide Your Model: A Parameter Transmission-free Federated Recommender System
von: Yuan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stop DDoS Attacking the Research Community with AI-Generated Survey Papers
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Impact of Generative AI on Student Churn and the Future of Formal Education
von: Elbourn, Stephen
Veröffentlicht: (2024)

MI-DPG: Decomposable Parameter Generation Network Based on Mutual Information for Multi-Scenario Recommendation
von: Cheng, Wenzhuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Know Your RAG: Dataset Taxonomy and Generation Strategies for Evaluating RAG Systems
von: de Lima, Rafael Teixeira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FuXi-$γ$: Efficient Sequential Recommendation with Exponential-Power Temporal Encoder and Diagonal-Sparse Positional Mechanism
von: Yi, Dezhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reliable Confidence Intervals for Information Retrieval Evaluation Using Generative A.I
von: Oosterhuis, Harrie, et al.
Veröffentlicht: (2024)