和传统的学术搜索平台pubmed、google scholar相比，AI驱动的学术搜索引擎不再依赖简单的关键词匹配，而是通过理解用户意图和语境，实现更精准、更具上下文关联的检索结果，并能够将搜索内容总结为完整答案。
除了Perplexity和秘塔AI搜索，今天娜姐再介绍6款AI驱动的学术搜索工具：
1 Ai2 Paper Finder
https://paperfinder.allen.ai/
和Perplexity等AI文献工具仅返回少量热门结果不同，Ai2 Paper Finder旨在覆盖更多小众、难以找到的论文，模拟需要选代学习的搜索过程，特别适合领域专家。
而且对于检索结果的呈现更加友好，方便你快速核实和溯源原文献。
直接在对话框输入你需要查找的论据支撑句：
Ai2 Paper Finder会自动分析，并将句子拆分为相关关键词进行检索：
最后呈现详细的检索过程和检索结果：
对于单篇文献，它会给出相关性理由，被引用次数，以及正文中的相关论述：
点击show evidence可以快速查看正文相关论述，有助于我们快速判断文献的相关性：
右侧可以根据年份、期刊和作者进一步筛选，还可以一键导出筛选文献：
可以说，这些功能对于我们快速查找支撑文献都非常实用。
如果你还想它帮你查找更多相关文献，在对话框继续输入work harder，这个AI工具会开启“深度检索”模式，显著扩展文献范围：
找到的相关文献从75篇扩大到121篇：
2 Consensus：
专注于学术文献共识分析，用户输入问题后，它会直接给出学术界的主流结论和支持比例，非常适合迅速判断问题定论。
优点：
快速汇总学术共识。
可视化文献支持比例，快速判定争议。
优先展示高质量文献证据。
缺点：
更适合客观问题，开放性、前沿问题表现不足。
主要限于英文发表文献，缺乏多语言支持。
部分功能需付费订阅解锁。
最佳使用场景：
迅速判断特定科研问题（如疗效或有效性）的主流学术结论。
3 Elicit：
Elicit被称为“学术谷歌增强版”，输入一个研究问题，Elicit 会立刻检索相关论文、总结关键信息成表格，甚至提出后续研究问题。
优点：
不依赖精确关键词的智能检索。
自动生成结构化文献综述表。
免费且持续优化使用体验。
缺点：
摘要精简，有时忽略重要细节和背景。
仅整合已有文献，前沿问题探索有限。
连续对话深入追问的表现一般。
最佳使用场景：
进行综述、快速摸底一个新研究课题的现状。
4 SciSpace：
SciSpace根据语义搜索Semantic Search，你可以使用问题或短语来进行搜索：
SciSpace 首先利用AI理解内容，然后将其与数据库中论文的内容进行交叉引用，并整合为一个语句通顺，逻辑流畅，带有参考文献引用的段落。
并附带所有参考文献来源和链接：
优点：
语义化文献搜索，降低文献筛选门槛。
CoPilot精准解析论文内容，方便理解。
批量PDF自动分析，节约综述时间。
缺点：
部分AI生成结果不够稳定可靠，需谨慎核实。
免费版使用受限。
依赖获取全文，闭源或新出版文献可能支持不足。
最佳使用场景：
科研入门阶段，快速阅读和理解大量论文。
5 Scite：
Scite功能比较多，包括智能引文检索、引文分类、文献分析、辅助写作等。它的助手assistant功能和Scispace的文献综述功能相似，可以针对某一个主题，进行一段文献综述，并附带参考文献：
优点：
精准引文分析，快速评价论文可靠性。
文献内容提取精准、直接引用原句。
提供多功能研究辅助（例如争议论据检索）。
缺点：
免费版功能有限，完整功能需订阅。
界面复杂，新用户需要时间适应。
文献覆盖偏理工科，跨领域应用受限。
最佳使用场景：
验证文献可靠性、迅速寻找确凿论据。
6 Litmaps：
Litmaps的核心功能是让你以动态、交互的方式可视化引用关系。
从一篇“种子论文”开始，Litmaps围绕它构建了一个引用网络，通过识别开创性的论文， 类似的论文，以及 引用你选择的文章的其他论文。 这对于理解给定领域研究的背景和发展特别有帮助。
Litmaps的一个关键特点是其创建引用树的能力。这棵树不仅显示了直接引用关系，还突出了共同引用。可以让你更深入地了解思想和研究是如何相互联系的。
如果你对这个图谱上某篇文章感兴趣，你还可以点击继续查询。比如点击最新的“Ding 2023” 这篇，可以反向查询它的引文脉络。
总结一下，相比传统搜索工具，AI 驱动的学术搜索引擎通过语义理解、智能推荐和自动总结，可以大幅提升文献筛选和写作效率。针对不同需求，可以灵活搭配，交叉使用以上工具组合。
