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什么是 ThesisAI
ThesisAI 是一款面向科研写作的智能助手，旨在从单次提示生成结构完整的科学文档，最长可达约 50 页。它聚焦学术场景的实际需求，在内容组织、证据引用与规范排版上提供端到端支持：用户可上传或导入最多 100 篇论文作为参考来源，系统在生成过程中插入行内引用，并自动汇总参考文献，便于后续核对与格式化。凭借原生的学术排版系统集成，公式、图表与段落样式可在输出中自然呈现，减少手工排版成本。工具同时支持 20 余种语言，可用于跨语种撰写与翻译润色。生成的草稿还可一键导出到在线协作的学术排版平台继续手动编辑，从而在效率与可控性之间取得平衡，帮助研究者更快完成综述、技术报告与论文初稿。在写作流程上，ThesisAI 支持通过主题、研究问题与章节结构等提示，快速搭建从摘要、引言、方法、结果到讨论、结论的骨架，并结合已导入的文献生成可追溯的段落论证；同时保留人工审阅与逐步完善的空间，既适合零基础起稿，也利于资深研究者进行二次加工与规范化整理。
ThesisAI主要功能
- 长文生成：基于单次提示生成结构化的科学文档，长度可达约 50 页，覆盖常见学术章节。
- 文献导入与行内引用：支持上传或导入最多 100 篇论文作为引用来源，在正文中插入行内标注，并自动汇总参考文献。
- 学术排版系统原生集成：与专业学术排版系统深度对接，公式、图表与段落样式按学术规范呈现，降低后期排版工作量。
- 多语言支持：覆盖 20 余种语言，适用于跨语种写作、翻译与润色。
- 导出与协作：草稿可导出至在线协作的学术排版平台，便于团队评审、手动细化与版本管理。
- 结构化生成：根据提示指定研究主题与章节重点，产出条理清晰的文档骨架与正文内容。
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什么是 Writeless AI
Writeless AI 是一款聚焦学术场景的智能写作工具，面向学生、研究人员与教育工作者，帮助高效完成研究论文、课程论文、文献综述、研究计划等文本。其核心价值在于生成结构清晰、论证完整的学术内容，并为关键论点匹配可核查的学术引用与参考文献，支持主流引文格式，便于快速规范化排版。工具可依据用户提供的写作样本微调语气和句式，使成稿更贴近个人风格；同时通过选题分析、提纲规划、段落扩写、摘要提炼与引用管理，覆盖从素材整合到成稿打磨的全流程。为兼顾原创性与规范性，系统提供引用校验与相似度风险提醒，鼓励用户在遵守学术诚信的前提下完成高质量写作。Writeless AI 还支持常见导出方式与版本留存，适合在时间紧、要求高的场景中提升学术写作效率与一致性。
Writeless AI主要功能
- 学术引用与参考文献：为论点匹配可核查的学术来源，自动生成参考文献列表，并支持美国心理学会、现代语言协会、芝加哥、哈佛等主流格式。
- 结构化写作：从研究问题、方法到结果讨论，自动生成清晰的章节结构与段落逻辑，便于快速形成合格的论文框架。
- 个性化文风：根据用户样本文本学习常用词汇与句式，使输出更贴合个人表达，提升可读性与一致性。
- 文献综述辅助：对多篇资料进行要点提炼、主题聚类与差异对比，帮助快速形成综述脉络与研究空白。
- 事实与引用核验提示：对关键数据与引文提供核对提醒与来源标注，降低误引与错引风险。
- 相似度风险提醒：在编辑过程中提示可能的高重复片段，鼓励改写与规范引用，强化原创性。
- 提纲与草稿迭代：支持先出提纲、再扩写成段落，便于多轮微调与与导师沟通。
- 便捷导出与协作：一键导出为常见文档格式，支持版本管理与注释，方便团队评审与修订。
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什么是 Blainy
Blainy 是一款面向学术写作与研究流程的智能辅助工具，旨在帮助学生与研究者更高效地完成论文从选题、资料梳理到撰写与规范引用的全流程工作。它侧重于在写作关键环节提供即时支持，包括主题澄清、结构建议、段落生成、文献线索提示与内文引注管理等，从而减少在检索、整理与格式校对上的重复劳动。Blainy 的核心价值在于将研究与写作环节有机衔接，自动处理繁琐的内文引注与参考文献列表，兼容多种主流学术体例（如美国心理学会体例、现代语言协会体例、电气电子工程师学会体例与哈佛体例），有效降低引用错误率，并提升整体文本的逻辑一致性与合规性，帮助用户更专注于研究问题本身与论证质量。
Blainy主要功能
- 即时研究支持：根据主题与要求快速生成写作思路与资料线索，辅助确定研究问题与文章框架。
- 大纲与结构建议：提供标题层级、章节安排与段落要点，帮助论文结构清晰、逻辑连贯。
- 段落与摘要生成：在用户给定要点与限制条件下，生成初稿段落、摘要或引言草案，缩短起稿时间。
- 内文引注与参考文献：自动插入内文引注并生成参考文献列表，支持美国心理学会、现代语言协会、电气电子工程师学会与哈佛等体例。
- 格式与风格规范化：对标题、标点、数字与术语统一进行样式建议，提升文档一致性与可读性。
- 引用一致性校对：检查文内引注与文末参考文献的对应关系，减少遗漏与格式错误。
- 可定制写作参数：按学科方向、篇幅与导师要求微调内容深度与表达风格。
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什么是 SciSummary AI
SciSummary AI 是面向研究人员与学生的学术阅读助手，聚焦于对科学论文与研究报告进行智能摘要与结构化解读。它通过大模型理解论文的研究背景、方法、结果与结论，自动提炼关键要点、图表结论与局限性，帮助用户在较短时间内把握核心信息，缩短文献筛选与精读的投入。除摘要外，SciSummary AI 还作为参考文献与文档管理工具使用，可将论文集中归档、打标签、添加笔记与高亮，并在需要时快速检索与调用相关材料，形成个人知识库。对于需要进行文献综述、开题调研、课程作业或项目研究的用户，SciSummary AI 能有效提升检索、理解与组织资料的效率，减少重复性劳动，辅助更系统地开展学术工作。通过对长篇 PDF、预印本与期刊文章的结构化抽取与要点总结，它在保持学术严谨性的同时，提供更可读的研究脉络与证据路径，便于后续引用与写作。
SciSummary AI主要功能
- AI 摘要与要点提炼：自动生成论文的核心摘要，突出研究问题、方法、主要结果与结论，适合快速初筛与复盘。
- 结构化解读：按背景、方法、实验设计、结果、讨论与局限等维度输出，清晰呈现论文结构与证据链。
- 概念与术语解释：对文中关键术语与模型概念给出通俗说明，降低跨学科阅读门槛。
- 引用与文献管理：集中管理论文条目，支持标签、笔记与高亮，便于后续引用与整理参考文献。
- 语义检索与主题聚合：基于语义理解在库内检索相近主题，帮助构建主题脉络与相关研究图谱。
- 批量处理：对多篇论文进行批量摘要与归档，提升文献综述与系统性评估的效率。
- 导出与共享：导出摘要与笔记，用于汇报、读书会或团队协作，减少重复整理工作。
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什么是 Connected Papers AI
Connected Papers AI 是一款面向研究人员与应用科学家的学术文献可视化与发现工具，帮助用户在庞杂文献中快速建立对领域的整体把握与研究脉络认知。它以相似度驱动的图谱视图呈现相关论文的关联结构，从一个种子论文或关键词出发，直观展示不同研究方向之间的联系与演化趋势，辅助识别高影响力与高相关度的核心论文，减少遗漏关键文献的风险。工具支持双向探索：既可溯源查找先行工作，也可前瞻发现后续发展与衍生研究，从而高效搭建文献综述、选题调研与技术情报分析的框架。系统融合多学科、海量论文的数据基础，提供与引用、热度等相关的辅助信号，便于判断代表性与影响力；用户可在图谱中逐篇展开、跳转至来源阅读，快速定位值得深入的论文。在跨学科交汇处，图谱还可揭示潜在的新颖方向与协作机会，相较传统列表检索，更易回答“谁与谁相关、为何相关”。
Connected Papers AI主要功能
- 文献可视化图谱：基于相似性与引用等信号构建研究网络，用节点与连线呈现论文之间的关联强弱与局部聚类。
- 双向探索视角：支持溯源的“先行工作”与前瞻的“后续研究”，完整还原研究脉络与演化路径。
- 领域概览与热点识别：快速识别高影响力论文与主题簇，发现代表性综述、基石性方法与新兴方向。
- 多入口构建：可从种子论文出发，或以关键词检索后选择种子，再生成图谱展开探索。
- 筛选与排序：常见维度包括年份区间、影响力与相关度等，帮助更聚焦地浏览候选文献。
- 摘要与来源跳转：在图谱中查看摘要与出处链接，迅速进入源站阅读与进一步检索。
- 综述与情报辅助：为文献综述、开题报告、技术路线对比与专利情报提供结构化参考。
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什么是 Research Rabbit AI
Research Rabbit AI 是一款面向科研人员与知识工作者的智能文献发现与可视化平台，致力于提升学术检索与知识管理效率。它结合算法推荐与引用关系分析，帮助用户快速发现相关论文，理解研究主题的演进脉络，并以图谱方式呈现作者、文献与主题之间的联系。用户可从少量“起始论文”出发，逐步拓展到更广的引用与共被引网络，迅速定位核心文献、关键作者与潜在空白。平台提供趋势跟踪与更新提醒，减少信息噪音，让你无需反复手动检索也能及时获取领域内的新成果。通过收藏集与组织功能，用户可构建清晰的文献库、整理阅读优先级，并与合作者共享视图，提升团队协作效率。随着使用，系统会根据互动与偏好优化个性化推荐，逐步贴合研究方向，支持跨学科探索，帮助发现相近方法与交叉研究，为文献综述、课题选题、基金申请材料与技术前瞻提供可靠依据。其核心价值在于将“检索—筛选—理解—管理”的流程整合到一个界面中，以更直观的可视化与持续追踪能力提升研究产出质量。
Research Rabbit AI主要功能
- 智能文献发现：基于用户选择的起始论文、作者或主题，自动推荐相关与高影响力论文，降低初始检索成本。
- 引用网络可视化：以图谱呈现引用与共被引关系，直观展示研究脉络、核心节点与前沿方向，便于把握全局。
- 作者与合作图谱：洞察作者之间的合作网络与研究社区，识别领域内的关键团队与潜在合作者。
- 趋势跟踪与提醒：对关注的主题、作者或收藏集开启更新提醒，及时获悉新发表或高相关论文，减少信息漏检。
- 收藏集与组织管理：将论文归入收藏集，按主题或项目分组管理，辅助规划阅读与撰写流程。
- 多维筛选与定位：按关键词、年份、作者等维度筛选，快速收敛到最相关的文献集合。
- 关联探索：从单篇论文出发扩展到相似研究与邻近领域，发现交叉学科机会与新思路。
- 协作与共享：与同伴共享收藏视图，统一研究语境，提升团队沟通与资料沉淀效率。
