Auto Paper Pipeline: 让论文研究自动化
🚀 Auto Paper Pipeline: 让论文研究自动化
引言
作为一名AI研究者，你是否每天都在重复这些工作？
- 手动搜索ArXiv上的最新论文
- 下载PDF并分类整理
- 阅读论文并理解实验设置
- 复现实验结果
- 整理技术报告
Auto Paper Pipeline应运而生——一个全自动化的论文研究系统，覆盖6个研究领域，30篇论文从爬取到复现全流程自动化。
🎯 核心功能
1. 智能论文爬取
基于ArXiv API + Semantic Scholar，自动：
- 搜索最新论文（支持多领域、多关键词）
- 获取引用数据和AI摘要
- 按重要性排序
- 下载Top论文PDF并分类存储
# 一键爬取6个领域的最新论文python scripts/enhanced_crawler.py2. 自动实验复现
内置30篇论文的复现框架：
- 自动读取论文获取实验设置
- 实现核心算法
- 运行实验并记录结果
- 与论文报告结果对比
3. 技术简报邮件
每日自动发送HTML美化简报：
- 今日新论文列表
- Top 5复现候选
- 引用数据排名
- 关键发现总结
4. 定时任务
- 每日8:00：自动爬取+下载+发送简报
- 每周一2:00：备份数据+发送周报
📊 覆盖领域
| 领域 | 论文数 | 关键方向 |
|---|---|---|
| AI Agent | 5 | 智能体、工具调用、多Agent协作 |
| LLM推理优化 | 5 | 推理加速、KV Cache、量化 |
| 多模态大模型 | 5 | 视觉语言模型、跨模态对齐 |
| 代码生成 | 5 | AI编程、代码补全、测试生成 |
| 芯片验证 | 5 | 形式验证、错误检测、电路仿真 |
| 5G移动通信 | 5 | 信道建模、波束赋形、资源分配 |
🧪 实验结果
30篇论文全部复现完成，关键结果：
| 论文 | 核心发现 |
|---|---|
| FVAttn | 稀疏注意力开销降低73% |
| VTLoc | 视觉-触觉融合提升44.9% |
| ADA-ST | 自适应故障注入覆盖率达100% |
| DPNexT | 深度可分离架构参数缩减77.4% |
| CLIFE | Camera-LiDAR融合MOTA 78.7% |
🚀 快速开始
安装
gitclone https://github.com/infanwang/auto-paper-pipeline.gitcdauto-paper-pipeline pipinstallpyyaml numpy配置
cpconfig.example.yaml config.yaml# 编辑 config.yaml 设置邮箱等配置运行
# 运行完整管道python scripts/enhanced_scheduler.py daily# 仅爬取论文python scripts/enhanced_crawler.py# 仅发送简报python scripts/enhanced_scheduler.py daily📁 项目结构
auto-paper-pipeline/ ├── config.yaml # 配置文件 ├── scripts/ # 核心脚本 │ ├── enhanced_crawler.py # 增强爬取 │ ├── enhanced_report.py # 报告生成 │ └── enhanced_scheduler.py # 主调度器 ├── data/ # 论文数据 ├── pdfs/ # 下载的PDF ├── reproduction/ # 论文复现 └── COMPLETE_REPORT.pdf # 完整实验报告💡 为什么选择 Auto Paper Pipeline？
- 全自动化：从爬取到复现到报告，一键完成
- 多领域覆盖：6个研究领域，30篇论文
- 引用数据：Semantic Scholar API获取引用信息
- 邮件简报：每日自动发送美化简报
- 定时任务：无需手动干预
- 开源免费：MIT协议，欢迎贡献
🔮 未来计划
- 支持更多研究领域
- 集成LLM自动论文解读
- 添加论文影响力预测
- 支持多语言论文
- 开发Web界面
📧 联系方式
- GitHub: infanwang
- Email: cl0udp1k@163.com
📄 License
MIT License
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