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。文獻 AI 服務平臺以數據為基礎，實現智能服務。助力探索研究領域的文獻 AI 工具

文獻檢索與發現在業務層中占據關鍵地位。平臺提供的多維度檢索，超越傳統關鍵詞檢索模式，涵蓋跨學科檢索，幫助科研人員打破學科界限，發現不同領域知識的關聯。研究熱點識別與學術趨勢分析功能，基于大數據與智能算法，能及時捕捉學術動態。例如在新興技術領域，快速定位熱門研究方向，為科研人員提供前瞻性信息。這不僅節省了大量檢索時間，還讓研究人員在海量文獻中精細定位有價值信息，為研究工作奠定堅實基礎，助力其緊跟學術前沿，開展具有創新性的研究。助力探索研究領域的文獻 AI 工具平臺的跨學科檢索功能，能幫助用戶快速獲取不同學科領域的相關文獻，打破學科界限。

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。平臺背靠科大訊飛，構建了各個方位的知識服務體系。平臺支持5種主流大模型靈活選擇，用戶可根據不同的業務場景自主選擇比較好模型。大模型架構采用多層級智能架構設計，在模型應用端通過多級Agent系統進行任務分發和協同處理，具備跨學科知識融合的能力。這使得平臺在文獻檢索、分析、解讀等方面更加精細高效。例如，在文獻綜述生成時，大模型能夠整合大量文獻信息，生成邏輯嚴謹、內容豐富的綜述?；诖竽Ｐ偷膹姶竽芰?，平臺為用戶提供了從文獻檢索到知識管理的全流程智能服務，滿足用戶多樣化的文獻服務需求。

文獻 AI 服務平臺將 AI 能力與文獻服務深度融合，開啟了文獻利用的新時代。其創新性體現在依托深度學習和自然語言處理技術，對文獻資源進行前所未有的精細解析。通過新一代大模型，整合 99 + 服務場景，打破傳統文獻服務局限。從檢索時用自然語言描述需求，到深度解讀文獻，再到智能管理，全流程融入 AI。這種融合使文獻服務從基礎的資料提供，轉變為深度知識挖掘與交互。例如在跨學科研究中，能快速整合不同學科文獻，打破學科壁壘，為科研人員提供各個方面的且關聯的知識，助力創新研究。用戶無需掌握復雜的檢索語法，只需像聊天一樣用自然語言描述研究需求，就能在海量文獻中快速定位所需資料。

在智能寫作方面，平臺為用戶提供各個方位的強大支持。當用戶輸入文章主題，如 “人工智能在醫影像診斷中的應用”，以及詳細的大綱要點，像 “引言部分闡述研究背景與意義”“正文論述不同類型醫影像的人工智能診斷方法”“結論總結研究成果與不足” 后，平臺將迅速調用前衛的 AI 技術，生成一篇結構完整的論文初稿。初稿內容不僅包含引言、正文論述、結論等關鍵部分，還在論述過程中做到邏輯連貫、層層遞進。平臺在生成內容時，會自動檢索并參考海量的有影響度的文獻，從出名學術期刊到書籍，確保每一個觀點、每一段論述都具備深厚的學術底蘊，符合學術規范要求。用戶拿到初稿后，可根據自身的研究思路與實際需求，在現有內容基礎上進行細致的修改完善。無論是對論述深度的拓展，還是對語言表達的雕琢，都能輕松實現。這一功能在時間緊迫，如臨近文章提交截止日期的情況下，優勢尤為明顯，能為用戶節省大量從頭構思與撰寫的時間，大幅提高文章寫作效率 。支持多種檢索形式，無論是簡單的主題檢索，還是復雜的跨學科檢索、研究方法及現狀檢索，都能輕松應對。助力學術成果轉化的文獻平臺

支持多語言、多格式的學術文獻解析，無論是中文、英文等多種語言的文獻。助力探索研究領域的文獻 AI 工具

文獻AI服務平臺提供創新的增值服務?？鐚W科分析功能幫助用戶完善知識體系，通過挖掘不同學科之間的潛在聯系，促進知識的融合與創新。智能知識服務為用戶提供專業化咨詢，無論是文獻解讀中的疑問，還是研究方向的規劃，都能得到專業解答。數據化管理為用戶提供智能決策支持，例如在基金申請、期刊投稿等方面，依據平臺的數據分析，用戶能夠做出更合理的決策。這些增值服務不僅提升了用戶的文獻使用體驗，還為用戶的學術研究、知識探索等提供了更深入、更各個方面的的支持，幫助用戶在學術領域取得更好的成果。助力探索研究領域的文獻 AI 工具