
产品简介
Undermind 是一款面向科研人员的 AI 驱动文献检索与综述系统,由 MIT 量子物理博士团队创立。它通过 GPT-4 等大语言模型模拟人类专家的检索策略,在 Semantic Scholar 等数据库中进行多轮、自适应的深度搜索,声称比 Google Scholar 精准 10–50 倍。系统可在 3–8 分钟内返回一份包含高度相关论文、智能摘要、时间线及引文网络的报告,帮助用户快速锁定复杂课题的核心文献,并评估研究的新颖性与完整性。
主要功能
- 自然语言对话检索:用户可用日常语言描述需求,AI 会追问细节并自动优化检索式。
- 深度语义搜索:结合向量语义、引用链与全文内容,迭代寻找高度相关文献。
- GPT-4 智能分类:自动将候选论文分为“高度相关 / 相关 / 无关”,并给出置信度。
- 可视化报告:生成时间轴、引文网络与主题分类,直观展示研究脉络。
- 交互式问答:在报告内与 AI 对话,快速提炼观点、生成综述段落或对比表格。
- 发现进度估计:通过指数衰减模型预测已覆盖文献比例,提示是否继续扩展检索。
- 结果导出:支持 BibTeX、RIS、CSV 等格式,方便导入 Zotero、EndNote 等管理工具。
使用方法
- 打开 Undermind 官网 https://www.undermind.ai,注册并登录账号。
- 在对话框中用自然语言详细描述研究问题(越具体越好)。
- 等待 3–8 分钟,系统完成多轮检索与分类。
- 查看邮件或网页报告,浏览“高度相关”论文与可视化图表。
- 使用“Discuss Results”功能进一步提问,或点击“Extend Search”扩大检索范围。
- 将所需文献导出至个人文献管理软件,完成后续阅读与引用。
应用场景
- 系统性综述:在撰写系统评价或 Meta 分析前,快速锁定核心与灰色文献。
- 开题查新:研究生或 PI 在立项前评估课题新颖性,避免重复研究。
- 跨学科调研:帮助团队发现其他领域与本课题相关的方法、数据或理论。
- 药物研发:制药企业追踪靶点、递送系统或临床试验的最新证据。
- 基金申请:在撰写标书时高效梳理国内外研究现状与空白点。