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。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。獲官方授權數據的文獻 AI 工具

文獻AI服務平臺的AI文獻解讀功能十分強大。它支持多語言、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，還是PDF、Word等不同格式的文檔，都能準確解析。平臺能夠梳理研究脈絡，提煉中心觀點，并通過思維導圖等可視化方式呈現給用戶，使復雜的專業文獻變得通俗易懂。對于文獻中的圖表、公式、代碼等專業內容，也能進行精細解讀。同時，配備的AI互動功能讓用戶在閱讀過程中隨時提問，獲取更深入的知識。例如，用戶對文獻中的某個實驗數據有疑問，通過AI互動可以快速得到解釋和相關知識拓展，提升了用戶對文獻的理解效率和深度。提供潤色批改功能的文獻 AI 工具跨學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。

平臺擁有 20T tokens 的預訓練語料，涵蓋學術、圖書、新聞等多種類型，其中 40% 為中文、35% 為英文等 9 種主要語言。豐富的預訓練語料為模型提供強大的數據訓練基礎，使平臺在文獻理解和服務方面具備更專業、更精細的能力。在處理學術文獻時，能更好理解專業術語內涵，準確把握文獻中心觀點。在跨語言服務中，憑借多語言預訓練語料，能準確進行語言轉換，為全球科研人員提供高質量服務。如在翻譯外文醫學文獻時，精細翻譯專業詞匯，確保信息準確傳遞。

平臺為用戶提供靈活的大模型選擇，支持 5 種主流大模型。用戶可根據自身業務場景，自主挑選比較好模型。在進行專業領域文獻綜述時，若該領域專業性強、知識體系復雜，可選擇對該領域知識理解更深入的模型，以獲取更精細、各個方面的的綜述內容。在跨學科研究中，由于涉及多學科知識融合，選擇擅長知識融合的模型，能更好地整合不同學科文獻信息。這種個性化選擇機制，充分發揮不同模型優勢，滿足用戶多樣化需求，使平臺服務更貼合用戶實際科研工作，提升文獻處理的精細性與效率。數據化管理為用戶提供智能決策支持例在基金申請、期刊投稿等，依據平臺的數據分析，能夠做出更合理的決策。

文獻 AI 服務平臺，作為圖書館界的創新力量，融合 5 大主流 AI 模型技術與新華網可信度資源。在找文獻方面，智能搜索推薦功能，能依據用戶輸入的關鍵詞，快速從海量文獻中篩選出高相關性資料，精細定位所需，節省查找時間。讀文獻時，深度解讀互動功能可對復雜文獻進行剖析，用戶提出關于文獻內容、觀點等疑問，平臺基于可信度文獻庫給出準確解答，助力理解晦澀知識。用文獻環節，提供前沿追蹤服務，實時更新領域近期研究動態，讓用戶緊跟學術潮流，輕松打造文獻 AI 服務新模式，提升學術研究效率。強大的數據訓練基礎使平臺在文獻理解和服務方面具備專業、精細的能力。提供潤色批改功能的文獻 AI 工具

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較優模型。獲官方授權數據的文獻 AI 工具

文獻 AI 服務平臺的資源更新及時。與眾多學術資源數據庫保持緊密合作，以小時級頻次實時更新文獻數據。這意味著用戶在平臺上總能獲取到近期研究成果，跟上學術研究的快速發展節奏，為用戶的學術研究提供近期知識支持，確保研究的時效性與前沿性。平臺的智能推薦算法不斷優化。通過持續收集用戶使用數據，分析用戶反饋，對推薦模型進行調整與優化。隨著時間推移，平臺對用戶需求的理解更加精細，推薦的文獻、服務等更加符合用戶實際需求，為用戶提供越來越個性化、質量化的服務，不斷提升用戶在平臺上的學術研究體驗。獲官方授權數據的文獻 AI 工具