
Adot
前谷歌核心团队创立,定位为去中心化Web3搜索引擎
由阿里巴巴达摩院孵化的心流,是一款专为知识密集型场景设计的智能助手。不同于普通聊天机器人,它深度融合淘宝星辰大模型与NLP技术,特别擅长处理学术论文、法律文书等长文本,堪称科研界的“瑞士军刀”。上线半年即服务超百万用户,目前仍开放全功能免费使用。
✅ 被文献淹没的硕博研究生
✅ 需要快速产出论文的高校教师
✅ 法律、金融等领域的专业从业者
✅ 跨学科研究的创新团队
✅ 备考党与终身学习者
功能模块 | 技术原理与亮点 | 应用场景实例 |
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30秒文献透视 | 基于BERT的层次化注意力机制,自动提取摘要/结论/方法论(准确率99.2%) | 快速筛选百篇文献中的关键论文 |
智能问答系统 | 知识图谱增强技术,链接1.7亿学术实体,规避大模型“幻觉” | 交叉学科概念溯源 |
论文结构手术刀 | 通过语义角色标注(SRL)解析论文框架,可视化展示引言-方法-结果逻辑链 | 开题报告撰写辅助 |
多语言知识管家 | 混合式神经翻译模型,支持中/英/日/德文献互译,保留专业术语准确性 | 国际期刊阅读与投稿 |
个人知识库 | 动态构建用户专属知识图谱,自动关联相似文献 | 长期课题研究资料整合 |
1️⃣ 提问的艺术
与其问“什么是量子计算”,不如尝试:“用计算机科学本科生能理解的方式,对比量子计算与经典计算的底层逻辑差异”。系统会调用教学级解释框架+案例对比。
2️⃣ 文献精读三板斧
• 第一遍泛读:上传PDF后输入“用 bullets 列出三个创新点和两个局限性”
• 第二遍深挖:选中公式段落点“解释该模型在生物医学领域的应用场景”
• 第三遍收纳:点击“生成Zotero标准引用”自动存入知识库
3️⃣ 建立跨学科连接
在知识库输入“区块链+医疗数据”,系统会自动推送隐私计算、联邦学习相关论文,并生成技术融合路径图。
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真实用户故事:北大生物系李教授用“论文大纲生成”功能,将开题准备时间从2周压缩到3天。更惊喜的是,系统推荐的跨学科文献让她发现了材料学领域的新突破点——这正是手动检索时极易遗漏的盲区。
从文献苦海中解脱的钥匙,或许就藏在这个每天都在进化的AI助手之中。点击官网,开启你的第一场10倍效率科研实验吧!