平臺的團隊協作功能極大提升了團隊研究效率。在團隊空間中,成員可通過簡潔易用的界面,便捷地統一上傳各類研究資源,無論是珍貴的一手調研資料,還是有可信度的的學術期刊文獻,都能實現集中管理,讓資源共享變得高效而有序。協同閱讀功能更是一大亮點,成員們能在同一時間聚焦于同一篇文獻,利用平臺提供的多樣化標注工具,各自精細標注重點內容,用不同顏色的下劃線、醒目的高光標記等突出關鍵語句,還能隨時添加詳細注釋,無論是對某個理論的獨特見解,還是對實驗數據的深入分析,這些標注和注釋都會實時同步展示給其他成員,極大地促進了交流討論的開展。團隊還能根據研究方向和項目需求,構建專屬知識庫,將研究過程中產生的重要成果、深刻心得、經驗教訓等進行系統匯總整理,形成一個便于檢索的知識寶庫,方便團隊成員隨時查閱,快速獲取所需信息。實時跟蹤功能則如同一個高效的 “情報站”,通過清晰的任務進度條、即時推送的消息通知等方式,讓成員及時了解團隊近期研究動態,知曉誰在進行哪項任務、進展到了何種程度,從而有效避免重復工作,將團隊的研究力量緊密凝聚在一起,朝著共同的目標高效邁進。支持多語言、多格式的學術文獻解析,無論是中文、英文等多種語言的文獻。獲官方授權數據的文獻 AI 工具
文獻AI服務平臺的AI文獻解讀功能十分強大。它支持多語言、多格式的學術文獻解析,無論是中文、英文等多種語言的文獻,還是PDF、Word等不同格式的文檔,都能準確解析。平臺能夠梳理研究脈絡,提煉中心觀點,并通過思維導圖等可視化方式呈現給用戶,使復雜的專業文獻變得通俗易懂。對于文獻中的圖表、公式、代碼等專業內容,也能進行精細解讀。同時,配備的AI互動功能讓用戶在閱讀過程中隨時提問,獲取更深入的知識。例如,用戶對文獻中的某個實驗數據有疑問,通過AI互動可以快速得到解釋和相關知識拓展,提升了用戶對文獻的理解效率和深度。提供潤色批改功能的文獻 AI 工具跨學科分析功能幫助用戶完善知識體系,通過挖掘不同學科之間的潛在聯系,促進知識的融合與創新。
平臺擁有 20T tokens 的預訓練語料,涵蓋學術、圖書、新聞等多種類型,其中 40% 為中文、35% 為英文等 9 種主要語言。豐富的預訓練語料為模型提供強大的數據訓練基礎,使平臺在文獻理解和服務方面具備更專業、更精細的能力。在處理學術文獻時,能更好理解專業術語內涵,準確把握文獻中心觀點。在跨語言服務中,憑借多語言預訓練語料,能準確進行語言轉換,為全球科研人員提供高質量服務。如在翻譯外文醫學文獻時,精細翻譯專業詞匯,確保信息準確傳遞。
平臺為用戶提供靈活的大模型選擇,支持 5 種主流大模型。用戶可根據自身業務場景,自主挑選比較好模型。在進行專業領域文獻綜述時,若該領域專業性強、知識體系復雜,可選擇對該領域知識理解更深入的模型,以獲取更精細、各個方面的的綜述內容。在跨學科研究中,由于涉及多學科知識融合,選擇擅長知識融合的模型,能更好地整合不同學科文獻信息。這種個性化選擇機制,充分發揮不同模型優勢,滿足用戶多樣化需求,使平臺服務更貼合用戶實際科研工作,提升文獻處理的精細性與效率。數據化管理為用戶提供智能決策支持例在基金申請、期刊投稿等,依據平臺的數據分析,能夠做出更合理的決策。
文獻 AI 服務平臺,作為圖書館界的創新力量,融合 5 大主流 AI 模型技術與新華網可信度資源。在找文獻方面,智能搜索推薦功能,能依據用戶輸入的關鍵詞,快速從海量文獻中篩選出高相關性資料,精細定位所需,節省查找時間。讀文獻時,深度解讀互動功能可對復雜文獻進行剖析,用戶提出關于文獻內容、觀點等疑問,平臺基于可信度文獻庫給出準確解答,助力理解晦澀知識。用文獻環節,提供前沿追蹤服務,實時更新領域近期研究動態,讓用戶緊跟學術潮流,輕松打造文獻 AI 服務新模式,提升學術研究效率。強大的數據訓練基礎使平臺在文獻理解和服務方面具備專業、精細的能力。提供潤色批改功能的文獻 AI 工具
平臺支持 5 種主流大模型靈活選擇,用戶可根據不同的業務場景自主選擇較優模型。獲官方授權數據的文獻 AI 工具
文獻 AI 服務平臺的資源更新及時。與眾多學術資源數據庫保持緊密合作,以小時級頻次實時更新文獻數據。這意味著用戶在平臺上總能獲取到近期研究成果,跟上學術研究的快速發展節奏,為用戶的學術研究提供近期知識支持,確保研究的時效性與前沿性。平臺的智能推薦算法不斷優化。通過持續收集用戶使用數據,分析用戶反饋,對推薦模型進行調整與優化。隨著時間推移,平臺對用戶需求的理解更加精細,推薦的文獻、服務等更加符合用戶實際需求,為用戶提供越來越個性化、質量化的服務,不斷提升用戶在平臺上的學術研究體驗。獲官方授權數據的文獻 AI 工具