引用不可溯源
泛指来源、厂商稿、博客混入参考表；无作者、无 DOI、卷期错误的条目，审稿人一查即穿。
ScholarMind AI · 研理科研线
ScholarMind AI可核验科研问答
面向理工科科研的学术 AI，用真实引用、证据分级和 DOI 校验，完成文献调研、深度研究、综述与审稿回复。
实时 SCI 检索
DOI 逐条可核验
证据分级 A-D
审稿人视角输出
问题 / THE PROBLEM
通用 AI 的“深度研究”，在科研场景里不可用
能写出像综述的东西，不等于能被科研人员署名使用。真正的失效点来自引用、证据层级和因果边界。
二手转述当一手
精确数值挂在综述上，而非原始研究。定量结论的溯源链断在第二层。
缺因果边界意识
把“相关”写成“机制”，把检索缺口包装成结论，不标注哪条因果链仍是假设。
标准 / OUR DEFINITION
我们如何定义“学术级”深度研究
通用 AI 的深度研究
- 把检索结果重新叙述一遍
- 参考文献是链接列表，不保证可解析
- 综述与原始研究混引，不分证据层级
- 结论语气一致地自信，不标注边界
- 面向“读起来对”优化
ScholarMind 的深度研究
- 实时 SCI 检索 + 迭代综合，而非复述
- 全局统一编号，DOI 逐条可解析
- 证据分级 A-D，一手/二手显式区分
- 显式标注因果链是否闭合、何处待证
- 面向“经得起审稿人复核”优化
科研工作流 / RESEARCH WORKFLOW
从选题到投稿，把可核验能力放进每一步
ScholarMind 不是单点写作工具，而是围绕理工科科研流程组织能力：先找到可信文献，再形成证据判断，最后进入可署名、可复核的写作与回复。
选题与研究缺口
从文献网络中定位可发表问题，区分成熟共识、争议区域和可切入空白。
文献调研
实时 SCI 检索，生成带 DOI、作者、卷期和证据层级的结构化调研报告。
深度研究
围绕复杂机制问题进行多轮综合，主动处理证据冲突、尺度差异和因果边界。
论文与基金写作
支持综述、基金立项依据、学术润色与参考文献重编，保持全局引用一致。
投稿与审稿回复
为审稿意见逐条组织 response，用真实参考文献支撑修改理由和补充论证。
评测方法 / BENCHMARK DESIGN
通用 AI vs 学术 AI：同题横评
高难度交叉命题：肿瘤细胞如何感知机械力，并如何影响细胞治疗。7 个深度研究系统同题应答，2 个独立第三方模型评分，6 项旗舰声明逐条核验。
同题盲测，模型独立评分，引用与 DOI 逐条核验；分数来自第三方模型横评，不是 ScholarMind 自评。
同一个高难度问题
围绕肿瘤细胞机械力感知与细胞治疗机制，要求模型给出可复核的跨学科判断。
7 个系统同题盲测
ScholarMind v2、ScholarMind v1、GPT 深度研究、Claude 深度研究、Perplexity 与同类学术 AI 共同对比。
第三方旗舰模型评分
由 GPT-5.6-sol 与 Claude Opus 4.8 独立评分，比较答案质量、引用规范和科研可用性。
DOI 与旗舰声明核验
对关键引用、作者、卷期、机制描述和结论边界逐项回原文核验。
GPT-5.6-sol
ScholarMind v2 第 1 名
14.5 / 15 引用可追溯性全场最高，高于 Claude 与 GPT 自身。Claude Opus 4.8
ScholarMind v2 第 2 名
9.5 / 10 与评测者自身并列引用维度全场最高。DeepSeek-V4 Pro
ScholarMind v2 第 1 名
证据边界领先 在证据严谨性、原创批判性和可操作性上均领先。评测结果 ① / GPT-5.6-sol
GPT-5.6 独立评测：ScholarMind v2 第 1 名
“第一梯队：ScholarMind AI v2、Claude。两者都不只是罗列，而是主动处理证据冲突、尺度差异和因果链是否闭合。”
“85 分以上：接近研究人员级别，经过少量文献核验即可用于综述框架、基金背景和课题规划。”
评测结果 ② / Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.8 独立评测：ScholarMind v2 第 2 名
“我把 Claude 排第一存在自评偏差，请重点复核。”
“你的竞争优势在‘引用真实性 + 规范’这个学术受众最在意的维度上，是真实存在且可验证。”
交叉验证 / CROSS-VALIDATION
三个竞品模型，同一个结论
ScholarMind 是唯一在多次独立评测中持续进入前二的学术 AI 产品。评测者是 OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 的旗舰模型，这比“自己宣称第一”更有说服力。
3 / 3
三次评测中均超过 GPT 深度研究与 Perplexity，并超过同类学术 AI。
引用可信 / CITATION TRUST
引用真实性：唯一经得起审稿人复核的维度
评测方对 7 份报告的旗舰声明做了逐条 DOI 回原文核验。在科研市场，这个维度决定产品是“玩具”还是“工具”。
迭代综合方法论
多轮检索、综合、反证、收束，主动处理证据冲突和尺度差异。
引用完整性协议
检索绑定、正文编号、全局校验，消除重号、错配与数值漂移。
检索配置与领域适配
覆盖理工科领域的实时 SCI 检索配置，17 个专用模型按学科与任务分化。
证据分级与边界标注
A-D 证据卡、因果链闭合度显式标注、证伪扫描。
团队 / RESEARCH DNA
由科研流程定义的学术 AI
ScholarMind 把科研人员真正会复核的环节做进产品：检索来源、引用编号、证据层级、因果边界和可追溯结论，而不是只优化回答的流畅度。
- 以审稿人视角定义“可用”的标准
- 围绕论文、基金、综述、审稿回复等真实工作流迭代
- 把 DOI、作者、卷期、机制证据和边界条件作为核心产品指标
用户来自 / RESEARCH USERS
被来自高校与科研院所的理工科用户使用
ScholarMind 面向真实科研任务设计。以下为用户来源示例，不代表官方合作或机构背书。
清华大学
中国科学院化学研究所
大连化学物理研究所
北京航空航天大学
上海交通大学
理工科课题组与博士生用户
用户增长 / ADOPTION
10,000+ 用户，几乎零付费营销
增长来自科研圈口碑传播。在最不容易被广告说服的人群里，零投放做到万级用户，本身就是产品可用性的证明。
目标用户
全球理工科领域的研究人员、博士生、工程技术研发人员与临床科研工作者。
竞争格局
卡在通用 AI 与学术检索工具之间的空白：既综合，又可核验。
机构方案
支持个人体验、课题组试用与机构版采购，适配高频文献调研和科研写作流程。
产品界面 / PRODUCT
把引用纪律做进真实产品流程
选择一个场景查看产品界面。点击右侧截图可查看完整长图。