papermind-ai 0.1.2

Read arXiv papers for real: structured analysis, grounded RAG Q&A, and reproduction tutoring from the command line.

PaperMind

把任意论文，读懂到能复现 —— 关键判断都标原文出处、逐条核验。 粘贴 arXiv 链接 / DOI / 论文标题 / 论文页面 / PDF（也可上传）：结构化分析、带原文依据并核验的问答、整篇方法的框架图（可下载 SVG）、接真实代码仓库的复现指南。

_{↑ PaperMind 为论文技术点生成的论文式教学图（管线真实产物）· 看完整样例 · 样例画廊 →}

在线试用，零安装：papermind.try2026.cn

凭什么不是「又一个 chat-with-PDF」

• 🔬 自训练检索重排器 —— 相对强稠密基线 Recall@5 +14pt（QASPER 独立 test）。多数「和论文对话」工具只是套 API；PaperMind 的证据检索是我们自己微调并实测的 cross-encoder（数据见下方）。
• 🔎 关键判断分层标注、逐条核验。 回答分 论文事实 / 推理（带置信度）/ 超纲，每条引用都对着原文核验——核不到标 ⚠️，绝不默默当真。
• 📐 整篇方法的框架图。 把端到端方法重建成一张 Figure-1 式架构图（论文只隐含、未画出的步骤标注为推断），网页 /framework 可看、可下载 SVG。
• 🛠️ 复现接论文真实代码仓库。 用仓库里真实的依赖文件和 README 运行命令生成 setup.sh，不是模型瞎猜。
• 🆓 全本地、零成本可跑。 papermind demo 离线看；--local 全程走 Ollama；没 key 自动回退本地。

快速开始

pip install papermind-ai
papermind analyze https://arxiv.org/abs/1706.03762   # 四模块结构化报告
papermind ask <论文> "为什么除以 √d_k？"              # 带原文依据并核验的问答
papermind demo                                        # 离线看效果，无需 key

配置任一模型（走 litellm：OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Gemini / Qwen / 本地 Ollama），例如：

papermind config set deepseek-key sk-...

图形界面：pip install "papermind-ai[web]" 后 papermind ui。结果本地缓存，二次运行秒出。

能做什么

命令	作用
analyze	四模块报告：核心贡献 · 方法与图示 · 关联工作 · 复现要点
ask / chat	带原文依据并核验的问答
summary	一句话 TL;DR + 要点
framework	整篇方法的端到端框架图（可下载 SVG）
compare	2–4 篇论文横向对照
reproduce	导出 setup.sh / notebook
search · batch · cite	检索 arXiv · 批量 · 生成引用

更多：papermind --help。

实测——重排器是自训练、实测的，不是黑箱

在 QASPER 上自训练 cross-encoder 重排器（bge-reranker-base），全段落候选下相对强稠密基线：

	Recall@5	MRR	nDCG@10
Dense (bge-small-en-v1.5)	0.519	0.463	0.469
+ 自训练 Reranker	0.660	0.612	0.609

dev（888 题）与独立 test（1309 题）一致，无过拟合。复现见 docs/RESEARCH_PLAN.md（trainer/ 训练 · evaluation/ 评测）。

样例画廊 —— 7 篇论文，跨 5 个领域

管线真实跑出的报告，GitHub 直接打开（论文式示意图、可跳转原文出处、复现表格）：

Transformer · FlashAttention-2 · Llama 2 · ViT · Latent Diffusion · PPO · LoRA · 完整画廊 →

自托管

git clone https://github.com/Wenhao-Hua/papermind && cd papermind
docker build -t papermind . && docker run -p 8080:8080 papermind          # 演示模式（只读缓存，不烧 key）
docker run -p 8080:8080 -e DEEPSEEK_API_KEY=sk-... -e PAPERMIND_TRUST_PROXY=1 papermind \
       papermind serve --host 0.0.0.0 --port 8080 --live                  # 实时分析（你的 key 付费）

--live 默认带限流（每 IP 8 次/天、全局 300 次/天，可调）；挂在 Cloudflare / 反向代理后要设 PAPERMIND_TRUST_PROXY=1，否则 per-IP 限流会失效。

贡献 / License

欢迎 PR / issue（CONTRIBUTING.md）· MIT