文獻AI服務平臺運用多模態學習技術，實現對文獻更各個方面的、深入的理解和處理。該技術能夠整合文本、圖像、圖表、公式、代碼等多種信息模態。在文獻解讀過程中，平臺不僅能對文字內容進行深度解析，還能精細解讀圖表、公式、代碼等專業內容。例如，對于包含復雜圖表的學術文獻，平臺可以分析圖表數據所表達的含義，并將其與文字內容相結合，為用戶梳理出完整的研究脈絡。多模態學習技術還應用于知識圖譜構建，使平臺能夠更準確地關聯不同類型的知識，呈現出更豐富、立體的知識結構。這有助于用戶從多個維度理解文獻內容，挖掘潛在的知識聯系，為學術研究、知識發現提供更各個方面的、深入的支持，讓文獻服務不再局限于單一的文本信息處理。對文獻中的實驗數據有疑問，通過 AI 互動可以快速得到解釋和相關知識拓展，提升用戶對文獻的理解效率和深度。提供多種標準化格式的引文工具

文獻AI服務平臺在挖掘研究方向方面具有獨特優勢。研究空白發現功能通過AI深入分析現有研究的分布和演進路徑，找出尚未涉及或研究不足的領域，為科研人員提供新的研究思路。學科前沿追蹤功能自動追蹤研究熱點、監測學術趨勢，預測未來可能的研究方向，讓科研人員始終站在學科發展前沿。在跨學科領域，平臺能夠敏銳地識別不同學科間的潛在連接點，挖掘創新性研究方向和主題。這些功能幫助科研人員避免研究的盲目性，明確研究目標，找到有價值的研究方向，為學術研究的創新和發展提供有力支持。提供多種標準化格式的引文工具系統配備的 AI 助手，為用戶提供實時文獻互動和深度解析服務。

引文分析功能具有很強的實用性。它為每篇論文構建可視化 “家族” 樹，支持文獻的前向和反向引用追蹤，生成直觀的引用網絡圖譜。通過對引用關系的深度分析，科研人員能有效評估研究成果的學術影響力，了解自身研究在領域內的地位。若一篇論文被寬廣引用，說明其具有較高學術價值。同時，發現潛在學術合作機會，通過圖譜可看到不同研究團隊間的引用聯系，為研究工作明確方向，促進學術交流與合作，推動學術研究良性發展，助力科研人員拓展學術人脈與研究視野。

從初涉學術的研究新手，到深耕領域的學者，文獻 AI 服務平臺都能精細滿足不同階段的需求。對于研究新手而言，平臺中獨有的智能選題功能，能依據其輸入的關鍵詞和研究興趣，及時篩選并推薦契合的研究方向，助力新手在茫茫學術海洋中錨定前行目標。同時，平臺的文獻幫讀板塊，通過詳細的注釋、生動的案例以及深入淺出的講解，讓新手迅速掌握閱讀文獻的實用技巧，如如何提煉中心觀點、識別研究方法等，并在平臺的悉心指導下，從確定研究主題、收集著資料，逐步穩健地開展學術研究。而有閱歷的學者在平臺中也能如魚得水，前沿追蹤功能實時匯聚全球前列學術期刊、會議資訊，幫助他們靠前時間把握領域近期趨勢，洞察學術風向。遇到晦澀難懂的高難度文獻時，AI 解讀功能大顯身手，從復雜理論的剖析到實驗數據的梳理，為學者提供各個方面的且深入的分析視角。此外，團隊空間為協作研究搭建了效率橋梁，學者們能在此與團隊成員無縫對接，無論是項目進度的實時更新，還是研究思路的碰撞交流，都能輕松實現，進而協力完成大型研究項目，是各階段學術研究不可或缺的實用工具。 生成的綜述還支持引用溯源，用戶可以方便地查看每一個觀點的出處，確保綜述的準確性和可靠性。

平臺的團隊協作功能極大提升了團隊研究效率。在團隊空間中，成員可通過簡潔易用的界面，便捷地統一上傳各類研究資源，無論是珍貴的一手調研資料，還是有可信度的的學術期刊文獻，都能實現集中管理，讓資源共享變得高效而有序。協同閱讀功能更是一大亮點，成員們能在同一時間聚焦于同一篇文獻，利用平臺提供的多樣化標注工具，各自精細標注重點內容，用不同顏色的下劃線、醒目的高光標記等突出關鍵語句，還能隨時添加詳細注釋，無論是對某個理論的獨特見解，還是對實驗數據的深入分析，這些標注和注釋都會實時同步展示給其他成員，極大地促進了交流討論的開展。團隊還能根據研究方向和項目需求，構建專屬知識庫，將研究過程中產生的重要成果、深刻心得、經驗教訓等進行系統匯總整理，形成一個便于檢索的知識寶庫，方便團隊成員隨時查閱，快速獲取所需信息。實時跟蹤功能則如同一個高效的 “情報站”，通過清晰的任務進度條、即時推送的消息通知等方式，讓成員及時了解團隊近期研究動態，知曉誰在進行哪項任務、進展到了何種程度，從而有效避免重復工作，將團隊的研究力量緊密凝聚在一起，朝著共同的目標高效邁進。在論文投稿過程中，文獻 AI 服務平臺能幫助用戶優化投稿流程。分享個人學術成果的文獻 AI 服務

文獻 AI 服務平臺依托新一代大模型，具備強大的文獻智能服務能力。提供多種標準化格式的引文工具

平臺具備動態資源配置能力，可根據需求快速擴展。其彈性計算資源能依據用戶使用情況及任務復雜程度，靈活分配計算資源。在科研高峰期，如高校集中開展科研項目時，系統自動增加計算資源，保障平臺流暢運行，避免因用戶量增加導致服務卡頓。在處理復雜跨學科研究任務時，由于任務對算力要求高，平臺及時調配更多計算資源，確保任務高效完成。超過 1000 個 GPU 的分布式計算集群，為動態資源配置提供硬件基礎，確保平臺在不同負載下都能高效為用戶提供文獻服務。提供多種標準化格式的引文工具