PaSa es un agente de búsqueda de artículos académicos avanzado desarrollado por ByteDance, basado en la tecnología de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Puede acceder de forma autónoma a herramientas de búsqueda, leer artículos y filtrar referencias relevantes para obtener resultados completos y precisos en consultas académicas complejas. Esta tecnología se ha optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, se entrenó con el conjunto de datos sintéticos AutoScholarQuery y mostró un rendimiento excelente en el conjunto de datos de consultas del mundo real RealScholarQuery, superando significativamente a los motores de búsqueda tradicionales y a los métodos basados en GPT. La principal ventaja de PaSa reside en su alta tasa de recuperación y precisión, lo que proporciona a los investigadores una experiencia de búsqueda académica más eficiente.