文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺(tái)運(yùn)用多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文獻(xiàn)更各個(gè)方面的、深入的理解和處理。該技術(shù)能夠整合文本、圖像、圖表、公式、代碼等多種信息模態(tài)。在文獻(xiàn)解讀過(guò)程中，平臺(tái)不僅能對(duì)文字內(nèi)容進(jìn)行深度解析，還能精細(xì)解讀圖表、公式、代碼等專(zhuān)業(yè)內(nèi)容。例如，對(duì)于包含復(fù)雜圖表的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，平臺(tái)可以分析圖表數(shù)據(jù)所表達(dá)的含義，并將其與文字內(nèi)容相結(jié)合，為用戶(hù)梳理出完整的研究脈絡(luò)。多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)還應(yīng)用于知識(shí)圖譜構(gòu)建，使平臺(tái)能夠更準(zhǔn)確地關(guān)聯(lián)不同類(lèi)型的知識(shí)，呈現(xiàn)出更豐富、立體的知識(shí)結(jié)構(gòu)。這有助于用戶(hù)從多個(gè)維度理解文獻(xiàn)內(nèi)容，挖掘潛在的知識(shí)聯(lián)系，為學(xué)術(shù)研究、知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供更各個(gè)方面的、深入的支持，讓文獻(xiàn)服務(wù)不再局限于單一的文本信息處理。文獻(xiàn) AI 服務(wù)平臺(tái)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)。助力探索研究領(lǐng)域的文獻(xiàn) AI 工具

文獻(xiàn)檢索與發(fā)現(xiàn)在業(yè)務(wù)層中占據(jù)關(guān)鍵地位。平臺(tái)提供的多維度檢索，超越傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索模式，涵蓋跨學(xué)科檢索，幫助科研人員打破學(xué)科界限，發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)聯(lián)。研究熱點(diǎn)識(shí)別與學(xué)術(shù)趨勢(shì)分析功能，基于大數(shù)據(jù)與智能算法，能及時(shí)捕捉學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)。例如在新興技術(shù)領(lǐng)域，快速定位熱門(mén)研究方向，為科研人員提供前瞻性信息。這不僅節(jié)省了大量檢索時(shí)間，還讓研究人員在海量文獻(xiàn)中精細(xì)定位有價(jià)值信息，為研究工作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，助力其緊跟學(xué)術(shù)前沿，開(kāi)展具有創(chuàng)新性的研究。助力探索研究領(lǐng)域的文獻(xiàn) AI 工具平臺(tái)的跨學(xué)科檢索功能，能幫助用戶(hù)快速獲取不同學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，打破學(xué)科界限。

文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺(tái)依托新一代大模型，具備強(qiáng)大的文獻(xiàn)智能服務(wù)能力。平臺(tái)背靠科大訊飛，構(gòu)建了各個(gè)方位的知識(shí)服務(wù)體系。平臺(tái)支持5種主流大模型靈活選擇，用戶(hù)可根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景自主選擇比較好模型。大模型架構(gòu)采用多層級(jí)智能架構(gòu)設(shè)計(jì)，在模型應(yīng)用端通過(guò)多級(jí)Agent系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)分發(fā)和協(xié)同處理，具備跨學(xué)科知識(shí)融合的能力。這使得平臺(tái)在文獻(xiàn)檢索、分析、解讀等方面更加精細(xì)高效。例如，在文獻(xiàn)綜述生成時(shí)，大模型能夠整合大量文獻(xiàn)信息，生成邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容豐富的綜述?；诖竽Ｐ偷膹?qiáng)大能力，平臺(tái)為用戶(hù)提供了從文獻(xiàn)檢索到知識(shí)管理的全流程智能服務(wù)，滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的文獻(xiàn)服務(wù)需求。

文獻(xiàn) AI 服務(wù)平臺(tái)將 AI 能力與文獻(xiàn)服務(wù)深度融合，開(kāi)啟了文獻(xiàn)利用的新時(shí)代。其創(chuàng)新性體現(xiàn)在依托深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)文獻(xiàn)資源進(jìn)行前所未有的精細(xì)解析。通過(guò)新一代大模型，整合 99 + 服務(wù)場(chǎng)景，打破傳統(tǒng)文獻(xiàn)服務(wù)局限。從檢索時(shí)用自然語(yǔ)言描述需求，到深度解讀文獻(xiàn)，再到智能管理，全流程融入 AI。這種融合使文獻(xiàn)服務(wù)從基礎(chǔ)的資料提供，轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃戎R(shí)挖掘與交互。例如在跨學(xué)科研究中，能快速整合不同學(xué)科文獻(xiàn)，打破學(xué)科壁壘，為科研人員提供各個(gè)方面的且關(guān)聯(lián)的知識(shí)，助力創(chuàng)新研究。用戶(hù)無(wú)需掌握復(fù)雜的檢索語(yǔ)法，只需像聊天一樣用自然語(yǔ)言描述研究需求，就能在海量文獻(xiàn)中快速定位所需資料。

在智能寫(xiě)作方面，平臺(tái)為用戶(hù)提供各個(gè)方位的強(qiáng)大支持。當(dāng)用戶(hù)輸入文章主題，如 “人工智能在醫(yī)影像診斷中的應(yīng)用”，以及詳細(xì)的大綱要點(diǎn)，像 “引言部分闡述研究背景與意義”“正文論述不同類(lèi)型醫(yī)影像的人工智能診斷方法”“結(jié)論總結(jié)研究成果與不足” 后，平臺(tái)將迅速調(diào)用前衛(wèi)的 AI 技術(shù)，生成一篇結(jié)構(gòu)完整的論文初稿。初稿內(nèi)容不僅包含引言、正文論述、結(jié)論等關(guān)鍵部分，還在論述過(guò)程中做到邏輯連貫、層層遞進(jìn)。平臺(tái)在生成內(nèi)容時(shí)，會(huì)自動(dòng)檢索并參考海量的有影響度的文獻(xiàn)，從出名學(xué)術(shù)期刊到書(shū)籍，確保每一個(gè)觀點(diǎn)、每一段論述都具備深厚的學(xué)術(shù)底蘊(yùn)，符合學(xué)術(shù)規(guī)范要求。用戶(hù)拿到初稿后，可根據(jù)自身的研究思路與實(shí)際需求，在現(xiàn)有內(nèi)容基礎(chǔ)上進(jìn)行細(xì)致的修改完善。無(wú)論是對(duì)論述深度的拓展，還是對(duì)語(yǔ)言表達(dá)的雕琢，都能輕松實(shí)現(xiàn)。這一功能在時(shí)間緊迫，如臨近文章提交截止日期的情況下，優(yōu)勢(shì)尤為明顯，能為用戶(hù)節(jié)省大量從頭構(gòu)思與撰寫(xiě)的時(shí)間，大幅提高文章寫(xiě)作效率 。支持多種檢索形式，無(wú)論是簡(jiǎn)單的主題檢索，還是復(fù)雜的跨學(xué)科檢索、研究方法及現(xiàn)狀檢索，都能輕松應(yīng)對(duì)。助力學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化的文獻(xiàn)平臺(tái)

支持多語(yǔ)言、多格式的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)解析，無(wú)論是中文、英文等多種語(yǔ)言的文獻(xiàn)。助力探索研究領(lǐng)域的文獻(xiàn) AI 工具

文獻(xiàn)AI服務(wù)平臺(tái)提供創(chuàng)新的增值服務(wù)。跨學(xué)科分析功能幫助用戶(hù)完善知識(shí)體系，通過(guò)挖掘不同學(xué)科之間的潛在聯(lián)系，促進(jìn)知識(shí)的融合與創(chuàng)新。智能知識(shí)服務(wù)為用戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)化咨詢(xún)，無(wú)論是文獻(xiàn)解讀中的疑問(wèn)，還是研究方向的規(guī)劃，都能得到專(zhuān)業(yè)解答。數(shù)據(jù)化管理為用戶(hù)提供智能決策支持，例如在基金申請(qǐng)、期刊投稿等方面，依據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)能夠做出更合理的決策。這些增值服務(wù)不僅提升了用戶(hù)的文獻(xiàn)使用體驗(yàn)，還為用戶(hù)的學(xué)術(shù)研究、知識(shí)探索等提供了更深入、更各個(gè)方面的的支持，幫助用戶(hù)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域取得更好的成果。助力探索研究領(lǐng)域的文獻(xiàn) AI 工具