Paper Espresso: From Paper Overload to Research Insight
作者: Mingzhe Du, Luu Anh Tuan, Dong Huang, See-kiong Ng
分类: cs.DL, cs.AI
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
Paper Espresso：利用LLM自动发现、总结和分析arXiv趋势论文，助力科研洞察。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 论文摘要 趋势分析 大型语言模型 人工智能研究 arXiv 主题建模 科研工具
📋 核心要点
- 科研论文数量激增，研究者难以快速掌握领域动态和新兴趋势。
- Paper Espresso利用LLM自动生成论文摘要、主题标签和关键词，并进行多粒度趋势分析。
- 系统已处理超过13,300篇论文，揭示了AI研究领域的动态，如强化学习在LLM推理中的应用增长。
📝 摘要（中文）
科学出版的加速使得研究人员越来越难以跟上最新进展。我们提出了Paper Espresso，一个开源平台，可以自动发现、总结和分析arXiv上热门的论文。该系统使用大型语言模型（LLMs）生成带有主题标签和关键词的结构化摘要，并通过LLM驱动的主题整合，提供每日、每周和每月尺度的多粒度趋势分析。经过35个月的持续部署，Paper Espresso已经处理了超过13,300篇论文，并公开发布了所有结构化元数据，揭示了人工智能研究领域的丰富动态：2025年中期强化学习在LLM推理中的激增，非饱和的主题涌现（6,673个独特主题），以及主题新颖性与社区参与度之间的正相关（对于最新颖的论文，中位数点赞数提高了2.0倍）。一个在线演示可以在这个URL找到。
🔬 方法详解
问题定义：当前科研论文数量爆炸式增长，研究人员难以高效地跟踪和理解领域内的最新进展和趋势。现有的方法通常依赖于人工筛选和阅读，效率低下且容易错过重要信息。因此，如何自动地从海量论文中提取关键信息，并进行趋势分析，成为了一个重要的挑战。
核心思路：Paper Espresso的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大文本理解和生成能力，自动地对arXiv上的论文进行摘要、主题标注和关键词提取，从而帮助研究人员快速了解论文的核心内容。此外，系统还通过LLM驱动的主题整合，实现多粒度的趋势分析，揭示领域内的动态变化。
技术框架：Paper Espresso的整体架构包含以下几个主要模块：1) 论文抓取模块：定期从arXiv抓取最新的论文。2) LLM摘要模块：使用LLM生成论文的结构化摘要，包括主题标签和关键词。3) 趋势分析模块：基于LLM驱动的主题整合，进行每日、每周和每月尺度的趋势分析。4) 数据存储和展示模块：存储处理后的论文元数据，并通过Web界面向用户展示。
关键创新：Paper Espresso的关键创新在于将LLM应用于科研论文的自动摘要和趋势分析。与传统的基于规则或统计的方法相比，LLM能够更好地理解论文的语义信息，生成更准确和更具信息量的摘要。此外，LLM驱动的主题整合能够更有效地发现领域内的 emerging topics。
关键设计：在LLM摘要模块中，论文可能使用了特定的prompt engineering技术来指导LLM生成结构化的摘要，例如指定摘要的长度、包含的主题和关键词等。在趋势分析模块中，主题整合可能采用了基于LLM的语义相似度计算方法，将语义相近的主题合并在一起。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知，需要参考相关代码或文档。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Paper Espresso在35个月的持续部署中处理了超过13,300篇论文，并公开发布了所有结构化元数据。实验结果表明，该系统能够有效地揭示人工智能研究领域的动态，例如2025年中期强化学习在LLM推理中的激增，以及非饱和的主题涌现（6,673个独特主题）。此外，研究还发现主题新颖性与社区参与度之间存在正相关关系，对于最新颖的论文，中位数点赞数提高了2.0倍。
🎯 应用场景
Paper Espresso可应用于科研人员的日常文献跟踪、研究方向选择、以及对特定领域发展趋势的宏观把握。该平台能够帮助研究者快速了解领域动态，发现潜在的研究机会，并促进跨学科的交流与合作。未来，该系统可以扩展到其他学术数据库，并集成更多的分析功能，例如作者合作网络分析、引用关系分析等。
📄 摘要（原文）
The accelerating pace of scientific publishing makes it increasingly difficult for researchers to stay current. We present Paper Espresso, an open-source platform that automatically discovers, summarizes, and analyzes trending arXiv papers. The system uses large language models (LLMs) to generate structured summaries with topical labels and keywords, and provides multi-granularity trend analysis at daily, weekly, and monthly scales through LLM-driven topic consolidation. Over 35 months of continuous deployment, Paper Espresso has processed over 13,300 papers and publicly released all structured metadata, revealing rich dynamics in the AI research landscape: a mid-2025 surge in reinforcement learning for LLM reasoning, non-saturating topic emergence (6,673 unique topics), and a positive correlation between topic novelty and community engagement (2.0x median upvotes for the most novel papers). A live demo is available atthis https URL.