Do SLM agents screen papers as well as LLMs? - Freitas Filho, João Goulart Mendes de; Fernandes, Sílvio R. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.13929, 2025)
Sumarizar o conhecimento científico é crucial, e a Revisão Sistemática da Literatura é um dos principais métodos utilizados, sobretudo na pesquisa baseada em evidências, sendo um processo complexo e demorado. Este trabalho foca na etapa triagem de artigos, sendo uma das mais cruciais, pois as demais dependem da qualidade desta. A literatura aponta bons resultados com LLMs comerciais como ChatGPT e Gemini para esta tarefa, mas faltam estudos sobre o uso de modelos menores (SLMs) executados localmente. Analisamos três abordagens com SLMs em comparação a um LLM comercial, usado como baseline. Os resultados mostram bom desempenho dos SLMs quando estratificamos e simplificamos em subtarefas. O Qwen 3 - 8B alcançou acurácia de até 94,35%. Com abordagem multiagente, o Phi 4 - 14B obteve 79,5% e o Qwen 3 - 4B, 78,8%, em relação ao LLM comercial.