Início Projetos summarizepaper
summarizepaper
Python

summarizepaper

Um site de resumo de artigos arXiv com IA e um assistente virtual para responder perguntas.

por summarizepaper · GitHub
Estrelas
Forks
Criado
Último commit
Categoria
Linguagem
aiarxivarxiv-papersPython
Ver no GitHub
Em palavras simples

Resuma artigos acadêmicos do arXiv e obtenha respostas a perguntas sobre eles através de um assistente virtual.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
summarizepaper — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
311310
2026-07-202026-08-29
📈 Acompanhe summarizepaper

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Um site de resumo de artigos arXiv com IA e um assistente virtual para responder perguntas.

summarizepaper tem 310 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 46 vezes. summarizepaper é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. Os seus principais temas são: ai, arxiv, arxiv-papers, chatgpt.

Frequently asked questions

O que é summarizepaper?

Um site de resumo de artigos arXiv com IA e um assistente virtual para responder perguntas.

summarizepaper é de código aberto?

summarizepaper é um projeto de código aberto.

summarizepaper é gratuito?

Sim. summarizepaper é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Em que linguagem summarizepaper está escrito?

summarizepaper é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — summarizepaper

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=summarizepaper-summarizepaper)](https://olud.ai/project/summarizepaper-summarizepaper.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.