以 “人工智能在医学影像诊断中的应用” 为例，核心概念是 “人工智能”“医学影像诊断”，关键词则可以包括 “深度学习”“CT 影像”“MRI 诊断” 等。在检索时，应优先关注领域内影响因子较高的期刊，这些期刊上的文章经过了严格的同行评审，具有较高的学术价值。综述类文章更是研究生入门的绝佳选择，它们对一个领域的研究进展进行了系统总结和梳理，能够帮助新手快速了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题

与其在焦虑中拖延，不如打开 MedPeer，让 AI 当你的“科研加速器”。这些问题叠加起来，三天都未必能搭出个框架，何况还要过审。最近看到很多人都在焦虑，“下周就要开题答辩了，题目还没定，报告怎么写？它不是简单给个模板，而是一个全流程辅助系统，专门解决上面那些痛点。剩下的时间，你可以用来深入打磨创新点、请教导师、模拟答辩。关键不是“时间够不够”，而是你有没有用对工具。现在，你可以用AI直接生成初

系统已预先设定好让大模型在【MedPeer科技文献库】及【开源数据库】共3亿+文献内进行检索，所以不用担心AI给的都是假文献，确保所有研究现状都有明确的文献来源，大纲中大标题及子标题可修改，引文也可删减和添加。对于所有的研究学科和所有的研究项目来说，了解之前的相关文献是必不可少的。文献综述是综合已有研究结果的一种很好的方式，可以挖掘出更多可研究的领域，这是创建理论框架和建立概念模型的一个重要组成部

系统已预先设定好让大模型在【MedPeer科技文献库】及【开源数据库】共3亿+文献内进行检索，所以不用担心AI给的都是假文献，确保所有研究现状都有明确的文献来源，大纲中大标题及子标题可修改，引文也可删减和添加。对于所有的研究学科和所有的研究项目来说，了解之前的相关文献是必不可少的。文献综述是综合已有研究结果的一种很好的方式，可以挖掘出更多可研究的领域，这是创建理论框架和建立概念模型的一个重要组成部

MedPeer一站式科研服务平台推出的数十款AI科研工具，更是将AI在科研中的应用提升到了新的高度，助力科研人员从立项到发表的全链条工作。AI 在科研中的作用，并非取代研究人员，而是将他们从低效、重复的劳动中解放出来，持续提供信息、结构和方法上的支持，使其能够将更多精力投入到问题建构与创新思考中。值得一提的是，这份文献调研报告是按照文献综述的逻辑撰写的，科研人员只需在此基础上丰富内容，就能更快速地

以 MedPeer 科学对话工具为例，其内置的 70 + 模型覆盖科研、开发、创作等场景，用户可通过「代码翻译」「竞品分析」等模板快速切入跨界领域。MedPeer 这类工具的价值，不仅在于提供技术解决方案，更在于帮助使用者建立「AI 增强型思维」—— 将 AI 作为「认知外脑」，专注于创造性决策、复杂问题拆解等机器难以替代的领域。AI 既不是单纯的「效率提升器」，也非必然的「岗位替代者」，其作用更

MedPeer 的国自然数据库帮助用户掌握研究趋势，AI 申请书工具辅助高效撰写本子，两者结合实现从选题到成稿的全程提效。在申报季合理使用工具，可避免低效劳动，将精力集中在核心科研创新上，提升申报竞争力。除官网传统检索方式外，MedPeer 的国自然数据库和 AI 申请书工具提供了更高效的解决方案，实现从人工检索到智能科研的升级。查完立项信息后，撰写申请书时，MedPeer 的 AI 申请书工具可

与其在焦虑中拖延，不如打开 MedPeer，让 AI 当你的“科研加速器”。这些问题叠加起来，三天都未必能搭出个框架，何况还要过审。最近看到很多人都在焦虑，“下周就要开题答辩了，题目还没定，报告怎么写？它不是简单给个模板，而是一个全流程辅助系统，专门解决上面那些痛点。剩下的时间，你可以用来深入打磨创新点、请教导师、模拟答辩。关键不是“时间够不够”，而是你有没有用对工具。现在，你可以用AI直接生成初

怎么降低 AIGC 生成率？市面上那些号称 "AI 降重神器" 的工具真的有用吗？想和大家聊聊我的看法 ——。

实测中，Bunny Scholar的文献输出量更稳定（官方宣称50篇左右，实际生成57篇），且文献质量较高——以近3年的高被引论文为主，每篇均附带原文链接，便于溯源。其核心优势在于「真实文献库+完整框架生成」：用户可选择上传已有参考文献，或开启AI检索（从2.5亿篇文献库中筛选真实文献，支持跳转查看全文），并限定时间范围（建议近5年，保证文献时效性）。完成准备后，一键生成综述初稿，内容涵盖摘要、关