以“阿尔茨海默病的早期诊断生物标志物”此标题为例，可以看到AI提供了两部分内容，第一部分是——一个结构十分清晰的，详细的调研报告，阅读这个报告我们能对与我们所研究的问题现在的研究进展和现状有个更清晰的了解，类似于阅读了一篇十分相关的小综述。第二部分是——参考文献检索列表，所有的文献都是真实可查，能够直接点击跳转阅读全文，这样检索出来的文献都是与我们研究最直接相关的，不需要再去自己拆解关键词，来回切

先说第一个问题。AI 确实能显著提升效率，尤其是面对专业书籍、文献、学术报告时，可以帮你快速抓取重点、梳理结构、解释陌生概念。但如果完全依赖 AI 总结而不去读原文，很容易失去对细节、作者思路和隐含逻辑的把握。简单来说，。所以我自己的做法是：它帮我先建立一个全局框架，找到重点和难点，再由我带着这些问题去精读原文。这样既快又不丢深度。

经技术检测，这些论文均由大型语言模型（LLM）生成，且作者未按期刊规定在 “方法” 或 “声明” 部分披露 AI 工具的使用。现有AI工具在文献检索中存在"幻觉引用"缺陷，可能自动合成看似真实但实际不存在的论文信息，包括虚构的标题、作者、期刊卷期甚至DOI编码。AI生成内容的法律地位仍存在争议，其可能涉及训练数据的版权问题。由于AI模型的训练数据包含海量已有文献，其生成文本可能无意中复现特定段落的

但涉及研究设计的核心内容 —— 如方法选择的依据、技术路线的创新点 —— 必须由研究者自主完成，确保学术思想的原创性。从研究问题到方法选择的推理过程，从数据收集到结论验证的逻辑建构，本质上是学术思维的具象化，这一过程无法被任何技术工具替代。其生成内容常缺失超参数、数据集划分等关键细节，且逻辑链条可能不连贯（如实验流程与数据分析方法不匹配），直接影响研究的可复现性，需人工补全与调整。向导师或者读者展

这两个工具配合使用，基本覆盖了从前期调研、创意发想到落地执行的全流程，让我的工作更快、更准、更有竞争力。”调研，用Deep Search几分钟就找到了权威报告和相关论文，并整理成了逻辑清晰的摘要，大大加快了提案准备速度。我自己日常在广告策划、客户提案、市场调研里，有用到MedPeer的两款工具，它们可以说是帮我大幅提升了工作效率。如果你是广告营销人，其实不用担心 AI 会“抢饭碗”，相反，掌握 A

经技术检测，这些论文均由大型语言模型（LLM）生成，且作者未按期刊规定在 “方法” 或 “声明” 部分披露 AI 工具的使用。现有AI工具在文献检索中存在"幻觉引用"缺陷，可能自动合成看似真实但实际不存在的论文信息，包括虚构的标题、作者、期刊卷期甚至DOI编码。AI生成内容的法律地位仍存在争议，其可能涉及训练数据的版权问题。由于AI模型的训练数据包含海量已有文献，其生成文本可能无意中复现特定段落的

在人工智能与科研深度融合的今天，选择正确的工具不仅关乎效率，更是学术生命的守护。这种"人工+智能"的协同模式，或许正是破解"幻觉文献"困局的最佳答案，也将引领学术研究进入可信计算的新纪元。缺乏有效的验证机制。在此背景下，我们MedPeer推出的DeepSearch智能文献分析与总结工具，通过构建"真实文献库+AI分析"的创新模式，正在重塑学术研究的可信度基准。输入"双抗药物在实体瘤中的最新进展"，

在人工智能与科研深度融合的今天，选择正确的工具不仅关乎效率，更是学术生命的守护。这种"人工+智能"的协同模式，或许正是破解"幻觉文献"困局的最佳答案，也将引领学术研究进入可信计算的新纪元。缺乏有效的验证机制。在此背景下，我们MedPeer推出的DeepSearch智能文献分析与总结工具，通过构建"真实文献库+AI分析"的创新模式，正在重塑学术研究的可信度基准。输入"双抗药物在实体瘤中的最新进展"，

可能是一份几十页的临床试验数据，也可能是客户发来的竞品分析报告，人工解读不仅慢，还容易遗漏关键信息。从搭建框架、填充内容到反复修改，往往要占用科研人员大量时间，尤其是面对客户加急的写作需求时，赶工出来的内容还可能存在逻辑不连贯、表述不专业等问题。，员工再也不用对着密密麻麻的文字熬夜整理，客户也能快速get到重点，这才是双赢的服务模式。，哪些是核心发现，哪些是待验证的结论，哪些是需要客户重点关注的部

面对AI技术浪潮，与其纠结“该不该用”，不如思考“如何用好”，就像计算器未取代数学家，AI也不会替代研究者的核心创造力。一些研究人员在受访时指出，尽管他们在观念看法上接受AI工具的使用，但从自身经验来看，AI依旧常常会产出一些质量不佳的内容——例如错误或虚构的参考文献、事实或者数据的错误。基于3亿真实文献数据，仅需输入研究问题，AI自动生成综述大纲并关联对应引用文献，通过深度分析研究主题、大纲与参