此外，它的核心代码是开源的，你还可以到github获取源码部署到本地：https://github.com/allenai/ai2-scholarqa-lib/通过持续迭代，Ai2 ScholarQA致力于逐步完善其在学术问答和文献综述领域的作用，为科研人员提供更高效的支持。对比升级之前的综述结果，明显框架部分更丰富了，且引文数量更多。基于Claude 3.5的文献综述神器：Ai2 Scholar

在内部测试中，它在 "人类最后的考试 "等以往难以攻克的基准测试中表现尤为出色，而 "人类最后的考试 "最能暴露 LLM 在抽象和细微领域中的弱点。每个选题，都会引用多个文献信息，给出方向、依据和具体的切入点。相比之前ChatGPT、Claude都只能给出泛泛的选题，Gemini 2.5 pro给出的选题方向更具体和有理有据了，它的的跨文档分析和深入思考能力真的很强！Gemini 2.5 pro的

现在，Claude 3.7的可视化能力很强，我们把这个页面做的更精美一些，能让知识能更快进入脑子。开组会、自己发表的论文这样展示，瞬间高大上了。不论是用来做组会journal club汇报，还是自己论文的可视化呈现宣传，这个方式都更能引起观众的兴趣，还逼格满满，显得挺高大上。第三步：显示部署成功之后，点右下角的查看网页，就可以呈现我截图的整个论文精读可视化效果了。怎么样，无论是论文关键信息的提取总

讨论部分难写在，不仅要“叙”-概括自己的结果，更重要的是“议”-把自己的结果和已知文献结论进行对比，体现你对文献的归纳总结、对实验结果的分析解释以及对研究领域理解的广度和深度。但是，相比之前的1.0版本，有了AI的初稿，可以帮我们节省6-70%的工作量。总的来说，除了第二步需要自己根据AI给出的初稿进一步加工，让讨论部分更深入全面，第一步和第三步现在的大模型在升级版提示词提示下，完成的更好了。AI

摘要部分对结果的陈述除了得出具体结论，中间的数据展示也很重要，研究人群数量，结果数据、统计学差异数据等都要展示；Conclusions结论部分则侧重结论的陈述和总结，细节的数据可不用在重复，人群数据、分组数据更是不需要再结论部分展示。Conclusions结论部分不需要陈述研究背景，开门见山直接总结方法和结果，方法也不需要很详细，简略带过即可。娜姐见过不少同学，不会写还是想偷懒，直接把摘要中的句子

这款工具之前娜姐介绍过，它支持结构化总结网页内容，还可以对总结的网页内容继续提问，并内置了很多常用语提示词。可以对上传的一篇或多篇pdf论文，一键精读，并提出与论文相关的启发性问题。对于自己不是很熟悉的领域，或者学术新人，也能轻松get一篇论文的精髓了。此外，批量上传pdf，SciSpace帮你分析每篇文章的方法结果和结论，并用表格的形式呈现。这样的综述总结，不仅是10倍帮你节省时间了，还能清晰完

SciSpace的deep review没有明确说明，但是官方将其 AI 助手称为“ChatGPT + SciSpace”的融合产物，即结合了OpenAI ChatGPT的对话能力和SciSpace对学术文献的专业理解。它最大的优势就是数据源都是学术论文，且来源准确可信。对比一下，SciSpace的深度综述Deep Review，和Gemini、OpenAI的Deep Research有哪些异同？

但是，庞大的药物库和复杂的生物信号通路，形成了一个巨大的组合数目，人力难以高效筛选和验证。系统通过数轮“生成 – 审阅 – 演化”循环，不仅提出了 三个新颖的表观遗传靶点（如调控成纤维细胞转分化的关键因子），还配套生成了潜在作用机制图、可用于验证的实验条件建议，甚至推荐了现有药物分子库中可能的干预剂。在输入了“希望发现对AML有效的现成药物”这一研究目标后，AI系统快速检索并整合了大量公开文献、分

看它右侧的工作轨迹，有些是靠谱的，有些又显示匹配了The Lancet Public Health，甚至NEJM，这些跟这篇文章的主题“精神病学和心理健康”的主题相差很远。我们来测试一下当前最新的几大agentic模型（GPT-5, GPT agent，Claude 4.1），以及agent工具（Manus，GenSpark）在选刊方面的表现对比。现在，随着GPT-5，Claude 4等agent

Sonnet 4.5的突出亮点是agent能力的提升，但是，过于复杂的任务它也会频频出错，比如选题的“读取附件-写代码分析数据-提取信息-给出答案”，适度复杂的任务可以完成的很好，比如文献综述。根据官方公告，称本次更新“世界上最好的编码模型、构建复杂代理的最强大工具、使用计算机的最佳模型”，代码能力和agent能力的显著提升，将AI从“辅助工具”升级为“独立生产力”。个人觉得4.1的这个信息呈现就