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搜索学术论文时 ,

经F品鸭父鲂∈痹亩梁A空 ,

最后发明一无所获 ?

治理有价值的文献时 ,

总是在zotero和搜索引擎中重复横跳 ,

文件存了一遍又一遍 ?

追溯引用网络时 ,

发明引用工具既不可搜索新论文 ,

也不可治理旧文献 ?

现在 ,只需要一个学术工具 ,

就能够解决这些难题——

ai智能科研助手wispaper

今天(12月23日) ,在复旦大学自然语言处置惩罚实验室(fudannlp)团队的起劲下 ,其自主开发的ai智能科研助手wispaper ,面向复旦全体师生 ,提供免费plus版本!

wispaper通过买通论文搜索、治理、追踪三大环节 ,形成了知识治理闭环 ,能够大幅镌汰研究者在文献事情上破费的精神 ,提升科研事情效率 ,资助研究者高效获取和明确文献资料。

科技普惠 ,ai利人。wispaper的焦点目的 ,不是取代研究者 ,更不是一键天生论文 ,而是资助研究者处置惩罚重复性劳动 ,让科研资源与认知资源 ,真正集中在需要人类智慧的地方。

克日起 ,复旦校内师生可使用校内账户登录网站 ,免费使用wispaper的plus版本 ,体验为你智能定制的“文献管家” ,校外公众也可登录体验wispaper功效。

wispaper网址:https://www.wispaper.ai/zh

融合检索、贮存、追踪 ,实现三大功效合一

wispaper平台 ,为所有具有科研需求的师生量身打造 ,致力于成为研究者的“私人文献秘书”。它拥有以下三大焦点功效——

scholar search:智能检索 ,过滤无关文献

智能检索后的论文列表

wispaper提供深度搜索模式(deep search) ,当用户有一个重大的学术问题时 ,深度搜索不再是简朴地“匹配要害词” ,而是派出一个ai助理帮你调研。

首先 ,它会明确用户的问题 ,把问题拆解成多种要害词组合以及验证的条件。好比当你问“有没有揭晓于2025年的、关于大语言模子在教育智能体中的应用的论文 ?” ,它会将其拆解成:

条件1:论文要研究“大语言模子”

条件2:论文要涉及“教育智能体”

条件3:论文要讨论“2025年揭晓的论文”

随后 ,它会用多种要害词组合去搜索文献库。最后 ,关于每一篇搜出来的论文 ,它会逐条核对这些条件 ,判断论文是 “完全切合”(perfect)、“部分切合”(partial)。

深度搜索不但是找论文 ,更是筛论文。它将自主过滤掉大宗“看似有用实则无关”的文献 ,将真正相关的论文送到你的眼前。

library:一键贮存 ,打造你的私人文献库

一键贮存文献至library

找到论文之后 ,你可以一键把它存入library。library支持无限层级的文件夹结构 ,用户可以按项目、按主题、准时间组织文件架构。

存进去的论文 ,系统会自动提取问题、作者、摘要、揭晓时间、引用量等元数据 ,支持用户在线阅读pdf ,做高亮、写条记 ,这些条记所有支持全文搜索。

wispaper妄想未来在电脑、手机、平板多端同步 ,实现一站式存储 ,解决用户“重复存储”的痛点 ,有望成为强力的文献治理工具。

ai feeds:自动追踪 ,自动推荐新论文

“论文追踪”功效下 ,wispaper宛如一名忠心的管家。

盘算与语言、生物工程、脑研究、应用数学、医学……你可以设定自己感兴趣的研究领域 ,再加上更细化的筛选条件。它将在后台自动监控:天天这些领域新发了哪些论文 ,哪些切合你的兴趣条件 ,筛选完毕后第一时间推送。

原本研究者可能天天要通过审查几百篇论文问题和摘要才华找到3-5篇值得看的 ,现在系统能够直接把这3-5篇送到眼前 ,这极大节约了追踪前沿的时间。

自动追踪新论文

同时 ,wispaper的推荐系统能够自主学习 ,用户加入library的论文代表感兴趣 ,忽略的论文代表不感兴趣 ,系统会悄悄记着 ,用来优化后续的推荐。

综合来看 ,wispaper的强盛之处 ,不但在于三大 ?榈墓π暾 ,更在于它买通了知识治理的全流程:实现“检索、贮存、追踪”的知识闭环。

你用scholar search找到一批论文 ,一键加入library;library里的珍藏 ,会影响ai feeds对你兴趣的判断;ai feeds推送的新论文 ,你又可以一键加入library;读论文时遇到新问题 ,直接在阅读界面提倡一次deep search……

研究者不再需要在多个工具之间重复横跳 ,所有行动都在一个地方完成 ,这是wispaper作为集成工具的焦点亮点。

泉源于研究痛点 ,专注解决现实场景问题

建设wispaper平台的初志 ,正源于复旦大学盘算与智能立异学院张奇教授自身深切感受到的研究痛点。在科研历程中 ,他发明查找、筛选、治理文献泯灭了大宗名贵的时间和精神 ,并且很是容易爆发疏漏。正因云云 ,他脑海内浮现出了一个“用ai精准筛选论文”的想法。

经由一年多时间的探索 ,一支由张奇主导的工程师团队 ,在险些“007”的事情强度下 ,终于打磨出了wispaper这一学术利器。今年9月 ,该平台顺遂上线。借助ai加速科研的念头 ,从想法酿成了现实。

平台上线后 ,团队举行了为期两个月的测试 ,约请了多所着名高校的20多名博士生划分对系统在盘算机、医学、生物学、物理、数学等10余个学科的体现举行评估。

效果显示 ,在验证使命上 ,现有最优通用模子(如gpt-5)与人类判断的一致性约为73分 ,而wispaper的大模子抵达了93-94分 ,准确性遥遥领先。一样平常而言 ,一致性90分以上基本抵达可用状态 ,目今的wispaper已可用于专业科研事情。

wispaper大模子判断论文相关性的总体准确率达93.7%

张奇先容 ,目今平台数据库内拥有约5亿篇论文 ,存储数据量抵达100tb ,借助复旦cfff盘算平台以及外部gpu集群 ,现在系统有凌驾1000余张gpu卡可供挪用 ,能支持2000人同时使用 ,系统承载能力可观。

加速科研历程 ,更多强盛功效即将上线

“现在我们对平台的搜索验证模式已基本知足 ,可是尚有许多小功效仍在添加中。”张奇体现 ,后续尚有大宗更新事情 ,翻译、总结等工具辅助将陆续上线。

明年1月 ,wispaper将进一步周全升级。首页的ai问答功效正在重点优化 ,预计1月份将完善到85分的水准;全文翻译功效正在开发 ,届时用户上传pdf ,将获得版式一致的中文比照 ,该功效预计1月或春节前上线;一键天生文献综述的重磅功效也即将上线。

更多的工具也正在陆续开发中 ,专业术语翻译、快速阅读时提取焦点点、深度阅读时辅助明确重点内容、以及阅读中随时对不懂的术语或公式举行扩展搜索诠释等功效 ,都将逐步集成 ,预计到2026年6月工具链条会越发完善。

谈及ai对科研事情的辅助 ,张奇体现 ,团队想做的 ,并不是资助人们“从0最先天生论文” ,而是资助人们“将已有的底稿快速优化为切合特定文体要求的行文 ,如聚会论文、期刊论文或专利 ,将写作时间从已往的一个月压缩至一周” ,这整套流程或在2026年底买通。

wispaper不是终点 ,而是“ai for science”这一雄伟目的中的起点。近期 ,张奇团队还开发了一个专注于论文审稿的工具(opennovelty) ,旨在快速判断论文的立异点。它将提取论文声明的每个立异点 ,并自动搜索、泛起与之高度相关或可能组成冲突的已有论文及其详细证据段落 ,天生报告供研究者判断 ,该工具也将于下周上线。

若有相助意向或需要进一步支持

可联系:qz@fudan.edu.cn

盘算与智能立异学院

组 稿

校融媒体中心

文 字

邓晗

图 片

受访者提供

视 频

受访者提供

高康珵

责 编

殷梦昊

上观号作者:复旦大学

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