pipette
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Por qué existe Pipette

Todos los días aparecen miles de papers nuevos, y la IA está por multiplicar ese número. Pipette los lee todos cada mañana y te acerca los pocos que vale la pena conocer, con las palabras de quienes hicieron el trabajo.

El problema

La ciencia llega más rápido de lo que cualquiera puede leer. Solo arXiv publica unos dos mil papers nuevos por día hábil, y bioRxiv, medRxiv y las grandes revistas suman cientos más. Con herramientas de IA ayudando a escribir, esa ola no para de crecer.

Las herramientas que existen se hicieron para otra cosa. Los buscadores sirven cuando ya sabés qué buscar. Las redes premian lo que más grita. Los resúmenes con IA son rápidos, pero ponen palabras en boca de los científicos, y un resumen seguro de sí mismo no es el paper.

Pipette es para el otro momento: abrir una sola página a la mañana y ver qué encontró la ciencia ayer, en todos los campos, sin que nadie te venda nada.

Lo que prometemos

Cada palabra es de los autores.
Pipette nunca resume ni reescribe un paper. La máquina elige la oración que dice el resultado principal y clasifica el paper. Lo que leés lo escribieron los científicos.
Sin publicidad, sin rastreo, sin cuentas.
Nadie puede pagar para aparecer en la edición. No hay scripts de analítica. Tus guardados y tus intereses quedan en tu navegador.
Honestos con lo que es cada paper.
Los preprints se marcan como todavía no revisados por pares. Los resúmenes que afirman más de lo que muestran se señalan para leerlos con cuidado y nunca entran en la edición del día.
Cada campo tiene su lugar.
Ningún campo puede ocupar más de tres lugares en la edición del día, así un día agitado en IA no desplaza a la ecología ni a la matemática.
Mostramos cómo trabajamos.
Las preguntas exactas, las respuestas con sus probabilidades y la fórmula del ranking son públicas, en cada paper y en esta página.
Datos abiertos.
Todo lo que produce Pipette se publica como JSON que cualquiera puede reutilizar.
Respeto por autores y editoriales.
Cuando la licencia de una revista no permite republicar el resumen, Pipette cita solo las dos oraciones que eligió y enlaza a la editorial.

Cómo funciona

  1. Recolectar. Cada noche Pipette descarga los papers nuevos del día anterior de arXiv, bioRxiv, medRxiv y 58 revistas líderes a través de OpenAlex. Las versiones revisadas de papers viejos se descartan.
  2. Separar. Cada resumen se corta en oraciones, sin romper la matemática.
  3. Preguntar. Jev, un modelo de decisión de TypeSafe, responde diez preguntas sobre cada paper. Jev no genera texto: solo puede elegir entre opciones que definimos y decir qué tan probable es cada una. Por eso no puede inventar nada.
  4. Ordenar. Pipette combina las respuestas con una fórmula fija y arma la edición con reglas de diversidad.
  5. Publicar. Salen la edición, la lista completa y una página por paper, junto con los datos abiertos.

Leer los 191 papers de ayer costó US$0.03 de uso del modelo.

Las preguntas que Jev responde sobre cada paper

Las preguntas van en inglés, tal como se las enviamos al modelo. (jev-1.13.0)

Which topic best describes what this paper is about?
What is the main contribution of this paper?
  • The paper introduces a new method, model, algorithm, technique, device or design and shows how well it works.
  • The paper reports a new observation, measurement or experimental result about the natural, living or social world.
  • The paper proves theorems or develops a theoretical or mathematical framework.
  • The paper's main contribution is a new dataset, benchmark, software tool, database or catalogue for others to use.
  • The paper reviews, surveys or synthesizes existing research, including meta-analyses.
  • The paper argues a position, proposes an agenda or discusses ideas without presenting new results.
What is the main kind of evidence behind the paper's claims?
  • Mathematical proof or formal derivation.
  • Computer simulations, numerical calculations or theoretical modeling.
  • Experiments that run software or AI models on datasets or benchmarks.
  • Physical experiments in a laboratory, including cells, tissues, animals, materials or devices.
  • Analysis of observational or real-world data: telescope observations, field measurements, health records, surveys or cohorts.
  • A randomized controlled trial or other prospective clinical trial in humans.
  • A synthesis of previously published studies: systematic review, meta-analysis or literature review.
  • No new evidence: argument, opinion or proposal only.
Which sentence in `sentences` states the paper's main result or contribution most directly?
Which sentence in `sentences` admits a limitation or weakness of this study's own results (for example a small sample, a narrow setting, or a result that still needs confirmation)? A sentence describing what was unknown before the study is not a limitation. Answer `none` if no sentence admits a limitation.
Who would find this paper interesting?
  • Only specialists in this exact subfield would care about it
  • Researchers across this field would find it interesting
  • Scientists from other fields would find it interesting
  • A curious member of the public would find it fascinating
How big a step forward does the paper claim to be, judging only from its title and abstract?
  • A small incremental improvement or a minor variation of known work
  • A solid, useful contribution to its field
  • A substantial advance that changes how the field approaches a problem
  • Potentially field-changing: a breakthrough or a first-of-its-kind result
How hard is the abstract to understand?
  • A general reader can understand the abstract
  • Understanding the abstract needs some university-level background in the field
  • Only specialists can understand the abstract
Does the abstract claim more than the evidence it describes can support, for example sweeping or promotional claims based on limited experiments?
Does the abstract describe a result that could directly affect people's health, the environment, or technology that people use?

La regla del ranking

rank = appeal + 0.9·advance + 0.4·practical − 2.4·max(0, hype − 0.5) − 0.25·level, papers flagged for bold claims (hype ≥ 0.6) are left out of the edition, then at most 3 papers per field and 2 per topic in the daily edition, with the best paper of every field considered first.

Lo que Pipette no puede hacer

Jev lee solo el título y el resumen, no el paper completo. Sus etiquetas describen lo que un paper afirma, no si es verdad.

La revisión por pares, la replicación y el tiempo son los que confirman un resultado. Pipette sirve para enterarse, no para dar un veredicto.

Jev es más preciso en inglés. A veces se va a equivocar de tema o va a dejar afuera un paper que merecía la edición. Los porcentajes de cada paper muestran qué tan seguro estaba.

Fuentes

arXiv no anuncia papers nuevos los fines de semana, así que las ediciones de sábado y domingo son más chicas.

Thank you to arXiv for use of its open access interoperability.

Datos abiertos

Todos los archivos son JSON. Reutilizalos libremente respetando los términos de cada fuente: los metadatos de arXiv son CC0, los resúmenes de bioRxiv y medRxiv tienen la licencia que eligieron sus autores, y los metadatos de revistas vienen de OpenAlex (CC0).

Privacidad

Pipette no tiene cuentas, publicidad ni analítica. La única cookie es lang, que se guarda cuando elegís un idioma para recordarlo.

Los guardados y la configuración de Para vos viven en el almacenamiento local de tu navegador y no salen de tu dispositivo, salvo la frase que escribís en Para vos, que se envía a Jev para ordenar los papers del día y no se guarda.

El sitio está alojado en Vercel, que guarda los registros estándar de servidor por seguridad.

Quién hace Pipette

Pipette lo hace y lo paga Ferced, un estudio de software chico de Buenos Aires. Hacemos software para empresas. Hicimos Pipette porque queríamos que existiera, y lo mantenemos gratis porque la ciencia es de todos. Si encontrás un error o tenés una idea, escribinos a hola@ferced.com.

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