Synergi：用于学术综合与意义建构的混合主动式系统

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高效回顾学术文献并综合先验研究对科学进步至关重要。然而，出版物规模的增长和知识负担使研究线索的综合比以往任何时候都更具挑战性。虽然已有大量研究帮助学者与单篇论文交互，但构建散落在多篇论文中的研究线索仍然是一个挑战。自上而下的综合（和大语言模型）使输出难以个性化和迭代，而自下而上的综合在时间和精力上成本高昂。在这里，我们探索混合主动式工作流的新设计空间。在这样做时，我们开发了一个新颖的计算管道 Synergi，将用户相关种子线索的输入与引文图谱和大语言模型分别捆绑起来，以分别扩展和结构化它们。Synergi 允许学者从与其兴趣相关的论文生成的整个线索和子线索结构开始，并按需对其进行迭代和定制。在我们的评估中，我们发现 Synergi 帮助学者高效地理解相关线索，拓宽他们的视野，并增加他们的好奇心。我们讨论了基于线索的混合主动式学术综合支持工具的未来设计含义。