5分钟检索百篇文献完成万字报告AMiner沉思免费开放

全球领先的学术挖掘与分析平台，专注于研究人工智能热点和学者大牛最新成就，聚焦大语言模型的更新发展，您身边的科研助手，欢迎大家关注！

聚焦三大核心维度进行了能力评测：搜索覆盖率、搜索精准率、研究深度，邀请联合多领域学者开展交叉验证。发现：

• 在计算机科学、生物医学、纳米材料、量子光学等30+学科中，文献检索覆盖率突破85%。

• 对医学临床研究、新型功能材料等需长周期深度分析的领域，模型可自动生成实验室级研究报告。

• 在清言GLM通用沉思基础上，「AMiner沉思」在前沿主题综述（如金属玻璃材料、AI强化学习研究），综合效能提升25%。

AMiner数据库与GLM-Z1-Rumination沉思模型在科研垂直领域应用深度融合，可以为全学科，尤其是计算机、医学领域工作者提供全流程科研辅助。

• 在深度推理过程中智能调用搜索工具处理复杂子任务；

• 创新性地引入多维度规则奖励体系，实现端到端强化学习的精准引导与扩展；

• 完整支持”问题发现→信息检索→逻辑分析→任务解决”的研究闭环系统。

AMiner始终坚持学术严谨的态度——论文框架生成并非「AMiner沉思」辅助科研的终点。

1. 边推理边检索

在「AMiner沉思」模式下，不仅可以通过作者、期刊、发表年份等条件精准筛选文献，快速定位所需资源。

AMiner还可以进一步理解科研学者的深层次意图，逐步自我学习，主动对自身检索结果进行全面性尽调，确保检索及文献结果返回精准且无遗漏。

例如，输入“调研一下全球视野内大语言深度思考模型最新进展”，AMiner沉思可在通用搜索一轮后，自主提炼“大型语言模型”与“推理能力”作为新的检索关键词，并进行多轮自我验证及精准检索。

2. 开放课题前沿研讨

「AMiner沉思」可自主完成开放课题的动态数据分析及深度推理支持，能够将实时联网学术前沿动态与历史数据进行整合分析，帮助用户发现该课题下垂直领域中多视角最新研究趋势。

例如，输入“金属玻璃的研究进展”，「AMiner沉思」会自行针对课题所涉研究对象挖掘历史发展进程、当前最新成果落地、材料制备的技术及适用领域，对未来技术应用趋势做出判断和分析并支持生成和导出适用于撰写不同论文格式的完整版报告(如Word、Markdown)。

3. 跨学科研究支持

「AMiner沉思」还能够结合不同学科的知识，自主建立跨学科知识图谱，在模型的深度推理和自我验证能力加持下，可以反复完善知识图谱，主动对列表进行“去伪存真”处理，并遍历可能存在的子案例，基于知识图谱自主归纳，协助学者“查漏补缺”，提供全面且深度的调研综述。

例如，在研究“人工智能与医学有哪些结合”时，模型可以同时调用医学和计算机科学的相关数据进行分析，逐步完善最终结果返回前的知识图谱。

医学领域课题研究实况演示：

输入检索提示词：“你是一个科研工作者，主要研究领域是呼吸系统疾病，阅读大量PubMed、cell、science、nature上的文献，详述自噬对肺纤维化的影响，从细胞和动物水平说明。”