Undermind

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

1. 打开 Undermind 官网 https://www.undermind.ai，注册并登录账号。
2. 在对话框中用自然语言详细描述研究问题（越具体越好）。
3. 等待 3–8 分钟，系统完成多轮检索与分类。
4. 查看邮件或网页报告，浏览“高度相关”论文与可视化图表。
5. 使用“Discuss Results”功能进一步提问，或点击“Extend Search”扩大检索范围。
6. 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。