
Phind
专为开发者设计的AI搜索引擎,结合大语言模型与高质量技术语料库,提供精准的编程问题解答、代码示例及技术文档推荐
AMiner由清华大学计算机系唐杰教授团队历时十余年研发,是全球领先的科技情报分析与挖掘平台。自2006年上线以来,覆盖220个国家/地区的832万独立用户,年均数据访问量超1100万次,服务包括中国工程院、国家自然基金委等21万机构。平台以“AI赋能科研”为核心,融合GLM大模型、知识图谱、语义分析等前沿技术,构建学术生态的智能闭环。
功能模块 | 技术实现原理 | 典型应用场景 |
---|---|---|
智能学术检索 | 知识图谱+语义分析 | 精准匹配论文、学者、专利信息 |
AI对话问答 | GLM-130B大模型+私有知识库嵌入 | 论文解析、概念解释、研究建议 |
趋势热点预测 | 时序数据分析+协同过滤算法 | 技术发展路线图、领域热点预警 |
学者画像系统 | 多源数据融合(H指数、引用网络) | 专家发现、合作网络可视化 |
个性化订阅 | 用户行为建模+动态权重调整 | 每日精选论文推送 |
论文辅写润色 | 文本生成模型+学术规范知识库 | 标题优化、摘要重构、格式校准 |
跨模态检索 | 多模态嵌入对齐(文本-图表-代码) | 跨领域知识关联 |
高级检索公式:
• 标题:"深度学习" AND 作者:"LeCun"
:精准定位特定学者论文
• 引用数>1000 时间:2020-2025
:筛选高影响力新作
知识库构建:
上传个人文献库(支持PDF),AI自动提取核心数据生成问答对,实现“对话式文献管理”。
趋势分析捷径:
在「热点」板块输入关键词,获取10年引用增长曲线与合作机构网络图,一键生成领域发展报告。
学者竞争力评估:
使用「AI 2000榜单」对比全球学者影响力,支持按子领域、机构、性别多维度筛选。
👉 立即体验:AMiner官网
AMiner的创新之处在于将冰冷的学术数据转化为“可对话的知识网络”。通过其多模态交互设计,即使是复杂如“大模型与知识图谱融合方式”的专业问题,也能通过自然语言对话获得结构化解答。不仅如此,平台持续迭代的订阅系统与趋势预测模型,正在重新定义科研工作者的信息获取方式。
小贴士:首次使用建议完成「研究兴趣画像」,AI将自动推荐领域顶会、必读论文及合作学者,效率提升立竿见影!✨