ai2 Paper Finder是什么？

Ai2 Paper Finder是一款由艾倫人工智能研究所于2025年3月28日發(fā)布的文獻(xiàn)搜索系統(tǒng)。它基于大型語(yǔ)言模型，采用迭代式搜索方式，能模仿人類查找文獻(xiàn)的過(guò)程，幫助用戶發(fā)現(xiàn)小眾、難找的論文。用戶輸入你要搜索的主題，AI自動(dòng)搜索出全部相關(guān)論文，提供每篇論文的相關(guān)性摘要，并支持按相關(guān)度、時(shí)間等條件篩選。論文來(lái)源包括arxiv等多家機(jī)構(gòu)，包含 800 多萬(wàn)篇全文論文和 1.08 億多篇摘要的語(yǔ)料庫(kù)。

Ai2 Paper Finder目前免費(fèi)且無(wú)需注冊(cè)，使用方便，適合研究人員、學(xué)者和學(xué)生等群體。

Ai2 Paper Finder核心功能

• 迭代式搜索：模仿人類研究者查找文獻(xiàn)的多步驟過(guò)程，包括分解查詢、跟蹤引用、評(píng)估相關(guān)性、后續(xù)查詢等。用戶可直接輸入自然語(yǔ)言描述的查詢需求，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析并進(jìn)行迭代式搜索。

• 深度覆蓋：旨在發(fā)現(xiàn)小眾、難找的長(zhǎng)尾論文，而不僅僅是熱門結(jié)果。

• 智能摘要：提供每篇論文與查詢相關(guān)性的簡(jiǎn)短摘要。

Ai2 Paper Finder搜索流程

• 特定文獻(xiàn)搜索：通過(guò)三種策略并行搜索，包括利用Semantic Scholar標(biāo)題搜索API、搜索包含核心搜索詞的句子以找到引用文獻(xiàn)、詢問(wèn)LLM文獻(xiàn)標(biāo)題并驗(yàn)證其存在。

• 語(yǔ)義搜索：使用LLM創(chuàng)建多個(gè)語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)的改寫版本，并分別在三個(gè)不同的密集索引中搜索，每個(gè)索引返回的論文片段長(zhǎng)度不一。還會(huì)基于返回片段中的引用添加候選文獻(xiàn)，并通過(guò)LLM評(píng)估候選文獻(xiàn)的相關(guān)性。

Ai2 Paper Finder優(yōu)勢(shì)

• 易用性：用戶無(wú)需簡(jiǎn)化查詢?yōu)殛P(guān)鍵詞，直接輸入自然語(yǔ)言描述即可，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析并進(jìn)行檢索。對(duì)于單篇文獻(xiàn)，它會(huì)給出相關(guān)性理由、被引用次數(shù)以及正文中的相關(guān)論述，點(diǎn)擊“show evidence”可快速查看正文相關(guān)論述。

• 性價(jià)比：目前免費(fèi)，無(wú)需注冊(cè)即可使用。

• 結(jié)果呈現(xiàn)：右側(cè)可根據(jù)年份、期刊和作者進(jìn)一步篩選，還可一鍵導(dǎo)出篩選文獻(xiàn)。

Ai2 Paper Finder應(yīng)用

• 適合研究人員、學(xué)者、學(xué)生等需要進(jìn)行深入文獻(xiàn)調(diào)研的群體。

• 學(xué)術(shù)研究：在科研項(xiàng)目中，幫助研究人員快速找到相關(guān)領(lǐng)域的前沿文獻(xiàn)和經(jīng)典論文，為課題研究提供理論支持和參考依據(jù)。

• 論文寫作：為撰寫學(xué)術(shù)論文的作者提供文獻(xiàn)檢索服務(wù)，助力他們查找引用文獻(xiàn)，豐富論文內(nèi)容，提升學(xué)術(shù)價(jià)值。

• 文獻(xiàn)綜述：在進(jìn)行文獻(xiàn)綜述時(shí)，能夠幫助研究者全面、系統(tǒng)地收集特定主題的文獻(xiàn)資料，梳理研究脈絡(luò)。

• 課程學(xué)習(xí)：學(xué)生在完成課程作業(yè)、畢業(yè)設(shè)計(jì)或撰寫課程論文時(shí)，可以利用它快速找到所需的學(xué)術(shù)資料。

使用建議

• 輸入完整研究問(wèn)題

  例如：“The relationship between social capital and political participation depends on cultural context and institutional trust factors, especially in emerging democracies.” 而非單一關(guān)鍵詞。

• 結(jié)合篩選功能

  利用年份、期刊等篩選條件縮小范圍，例如聚焦近5年《Nature》子刊論文。

• 利用深度檢索模式

  當(dāng)初步結(jié)果不理想時(shí)，輸入“work harder”觸發(fā)擴(kuò)展檢索。

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