ripemangobox/bite
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논문 분석, 아이디어, 컨벤션, 쓰기 및 공개 작업을 위한 반자동화 및 지역 지식 베이스.
개요
Bibliography 지능 🔥 🔥: BITE의 열린 증거 층은 L0-L3 (Markdown Analytical Note + Chart + Maps)의 구조화 된 논문 자산을 포함하는 HuggingFace dataset PaperBite-Assets에 출시되었습니다. 직접 hf.py의 스크립트 / 동기화 자산과 동기화; 당신은 AI 관련 연구를 수행하면, 당신이이 위에 자신의 비전 vaault를 구축하는 것이 좋습니다. ₢ 킹 공식 로컬 분석 체인은 v06, 4 부분 참고로 업데이트되었습니다. 통합 된 MinerU 파싱 / 반복, 펑크 앵커 추출, 기본 분석 JSON, 세그먼트 쓰기, 차트 슬롯 선택 및 구조 검증. 기본적으로 중복 및 단일 분석의 비용을 줄이기 위해 6 개의 코어 차트를 유지; 대량 팀은 API Quota가 허용 할 때 권장됩니다 --jobs 50 병렬. BITE는 에이전트의 구조화 된 종이 분석 및 연구 Memoory에 대한 연구를위한 지역 우선 연구 흐름 프레임 워크입니다. 종이 분석을 구조화 된 노트로 변환하고 재사용 가능한 개인 연구 기억을 구축하는 데 도움이됩니다. 문헌 지식베이스, 증거 중심 연구, 또는 문학 이해 및 ideaa 세대에 대한 angent를 구축하려는 Suits 연구원. AI 과학 도구의 대부분은 "당신은 실험을 실행하는 데 도움이, 종이를 작성." BITE는 상류 문제에 더 중점을 둡니다. BITE는 종이 PDF 및 종이 목록을 **로 구성합니다. 원본 문학, 단일 지점 분석, 현장 지식 건물 및 교차 절단 자산 증착 및 충돌, 따라서 지능의 출현 및 추적성을 지원합니다. · 기본 워크플로는 로컬 파일에 기반을 두고 있습니다: PDF, Markdown, JSONL 인덱스 및 아이디어 노트는 obsidian-vaault/의 밑에 있습니다. 데이터베이스 없음, 백엔드 서비스 또는 온라인 배포는 일반 용도에 필요합니다. BITE는 프로세스 및 로컬 지식 워크플로우로, 닫히는 플랫폼이 아닙니다. 실제 값은 축적 된 것입니다. BITE의 심장은 "정확하게 합리적인 ideaa를 출력하지만, 구조화 된 증거를 먼저 설정 한 후, 자연적으로 증거에서 출현하는 연구 방향을 제공, 마지막으로 증거가 약 할 때 실험의 조기 발전을 피하기 위해 스트레스 테스트에 대한 검토 관점을 사용하여. 이 차트는 여섯 층의 BITE 자산 구조를 보여줍니다 : PaperSmart에 의해 구동되는 L0-L3는 지식 빌딩 및 빌드 업을 완료합니다. L4는 아이디어의 신흥 층입니다. L5는 실험적 인증 층입니다。
개요(AI 번역)
사이트맵
Bibliography 지능
모든 아이디어는 입증을 가지고, 모든 판단은 앵커가 있습니다.
한국어 한국어
** BITE 커뮤니티 교환 ** ** ** ** 마이크로 인증 교환 / BITE Micro-Community ** · News: BITE ’ 의 공개 증거 층은 HuggingFace dataset PaperBite-Assets에 릴리스되었으며
L0-L3구조화 된 종이 자산 (Markdown Analytical Notes + Chart + Maps)를 포함합니다. [[T1] 증가로 직접 동기화; AI 관련 연구를 스스로 할 경우, 이 위에 자신의 ividence vaault를 구축하는 것이 좋습니다. · 뉴스: 공식 로컬 분석 체인은 v06, 4 부분 참고로 업데이트되었습니다. 통합 MinerU 파싱 / 재사용, 펑크 앵커 추출, 마스터 분석 JSON, 세그먼트 쓰기, 다이어그램 슬롯 선택 및 구조 검증. 기본적으로 최대 6개의 코어 차트를 유지하여 중복 및 단일 분석 비용을 줄일 수 있습니다. API Quota가 허용될 때 대량 팀이 권장됩니다.
나는…
호텔 그것은 무엇입니까? ** BITE는 Agent 's Structured Paper Analysis and Research Memoory에 대한 연구에 대한 로컬 우선 연구 흐름 프레임 워크입니다.
** 누구에게 적합?** 연구원에 적합 함침 지식베이스, 증거 중심 연구, 또는 문학 이해 및 ideaa 세대에 angent를 포함.
** 에이전트 이동 전에 지식 구축. ** AI 과학 도구의 대부분은 “당신은 실험을 실행하는 데 도움이, 종이를 쓰기”. BITE는 업스트림 문제에 더 집중합니다.** 당신의 angent는 결정 만들기를 위한 충분한, 구조화 및 retrievable 종이 증거가 있습니까? 더 보기 · **Structified paper analysis of sedimentation as reusable research memory. 더 보기 BITE는 PDF 및 종이 목록을 ** 등급의 로컬 자산으로 구성합니다 ** : 원본 문학, 단일 지점 분석, 현장 지식 빌딩 및 교차 절단 자산 증착 및 충돌은 정보의 출현 및 추적성을 지원합니다. · ** 지역 우선 순위, 낮은 자물쇠. 더 보기 기본 작업 흐름은 로컬 파일에 의해서만 사용됩니다: PDF, 마크다운, JSONL 인덱스와 아이디어 노트는 [[T3]. 데이터베이스 없음, 백엔드 서비스 또는 온라인 배포는 일반 용도에 필요합니다.
BITE는 프로세스 및 로컬 지식 워크플로우로, 닫히는 플랫폼이 아닙니다. 실제 값은 ** 다단계 과학 자산**의 지속적인 축적입니다.
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