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/302/llm_mr_v2/task

llm_mr_v2執筆タスクの作成
LLMxMapReduce-V2は、清華大学およびその協力チームによって開発された長文処理フレームワークです。畳み込みニューラルネットワークの階層的特徴抽出の考え方を参考にし、「分割-処理-統合」の分割統治戦略によって超長文を複数のセグメントに分割し、段階的に集約します。多層畳み込みメカニズムは、集約プロセスで情報特徴を継続的に抽出・融合し、エントロピー駆動の動的重み調整によって重要な内容が優先的に処理されることを保証します。これにより、論理的に厳密で内容が豊富な高品質な文献レビューを自動生成でき、大規模モデルのコンテキストウィンドウの制限を効果的に突破します。また、このインターフェースは完全な学術論文の生成も可能で、研究者に文献検索から論文出力までのワンストップソリューションを提供します。
Githubリンク：https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce
タスク作成に成功するとtask_idが取得でき、task_idを使ってタスクの進捗をポーリングで確認します。1回のタスクには約15分かかります。

価格：モデル呼び出し数および検索API呼び出し数に基づいて計算されます
モデル呼び出し：gemini-2.5-flash-lite 入力 0.1PTC/M 出力 0.4PTC/M
検索呼び出し：SerpApi 0.005 PTC/回

Request

Header Params

Body Params application/json

Example

{
    "topic": "人工智能",
    "description": "DeepSeek与Openai"
}

Request Code Samples

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

curl --location --request POST 'https://api.302.ai/302/llm_mr_v2/task' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "topic": "人工智能",
    "description": "DeepSeek与Openai"
}'

Responses

🟢200成功

application/json

成功したレスポンス

Body

Example

{
    "task_id": "f61939d1-a958-4dd7-b6ab-2fb9f4e111af"
}

🟠422参数错误

Modified at 2025-08-28 09:58:49

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