【AGI-Eval学习干货 NO.3】一文教你获取AI行业最新技术进展，教你AI论文查询方法

Deepseek 发布 NSA 技术论文引起了广泛讨论，通过创新的数据生成与模型优化方法，为突破现有训练瓶颈提供了全新的解决方案，所有人都离不开对这类前沿论文的研究。 实际在人工智能领域，研究成果往往早于模型更新，早一步阅读相关前沿论文，就可以及时了解最新的技术进展、算法创新和应用场景。如何快速找到这类论文成为迫切需求，今天我们将深入为大家介绍 AI 领域论文的查询方法。

目录

1.论文查询工具

1.1 学术检索工具推荐

1.2 关联论文检索工具推荐

2. 阅读工具推荐

2.1 AI 辅助阅读工具

2.2 文献管理工具

3.筛选方式

3.1 智能引文分析工具

3.2 代码验证平台

3.3 公式处理神器

4.实操案例

关于查阅 AI 论文的重要性不过多赘述，从业者也有自己的认知。论文中不仅有理论研究，还包含许多实际应用案例，可以找到解决具体问题的方法和思路；能激发新的灵感，将 AI 技术应用于自己的研究或工作中。

但现在 AI 及大模型相关的论文数量非常庞大，如何从这些论文中大浪淘沙也是一门学问，下面将从论文的检索->阅读->筛选详细介绍，最后进行实际案例查询给大家做参考。

现在即可关注我们，获取更多干货和行业动态，还有专业权威的模型评测报告。

01 论文查询：精准定位文献

1.1学术检索工具推荐

（1）Google Scholar（谷歌学术）

Google Scholar（https://scholar.nq69.top/）的特点：

• 资源覆盖广：Google Scholar 索引了全球绝大部分出版的学术期刊，覆盖自然科学、社会科学、医学、工程学等几乎所有学科；
• 智能搜索与排序算法：支持通过关键词、作者、标题、DOI 等多种方式检索，并能识别同一文献的不同版本（如预印本、正式发表版）。搜索结果按相关性排序，算法综合考虑引用次数、关键词匹配度及文献质量。
• 多语言与免费开放：支持中、英、法、德等数十种语言检索，且无需付费即可使用。

（2）PaSa（字节跳动）

PaSa（pasa-agent.ai）能自动调用搜索引擎，生成多样化关键词，覆盖复杂学术查询。通过 Crawler 和 Selector 组件筛选高相关论文，Recall@50 比 Google Scholar 提升39.9%。

在使用时也有一些小技巧：

• 在线版：访问官网，输入研究问题（如“AI多模态研究进展”），2分钟内生成文献列表及引文网络。
• 本地部署：（需从 Hugging Face 下载模型检查点，PaSa 本地部署需一定编程基础，初学者建议从在线版入手）

git clone git@github.com:bytedance/pasa.gitpip install -r requirements.txt# 替换Google Search API密钥后运行python run_paper_agent.py

（3）Semantic Scholar

Semantic Scholar（semanticscholar.org）的主要特点就是覆盖2亿+论文，支持AI解读、图表提取、引文分类，相比 Google Scholar 等工具，返回结果数量较少但相关性更高，精度高。提供 “Chat with Paper” 功能，可直接与论文对话提问。

上述工具在各自的核心优势可适配以下场景，可根据需求选择适合的检索工具。

2.2关联论文检索工具推荐

除了单一论文的检索工具，这里还为大家整理了关联论文的检索工具，作为搜索论文的放大机器，能更大程度的辅助获取更多相关论文。

（1）Litmaps

litmaps（litmaps.com）的特点是通过输入种子论文（DOI、关键词或作者）生成文献关系图，展示论文间的引用关系。同时支持多篇种子论文叠加分析，结合语义搜索（基于摘要相似性）和引用关系扩展文献网络。

（2）Connected Papers

Connectedpapers（connectedpapers.com）的特点是输入一篇种子论文后，基于Semantic Scholar数据库，通过共被引和文献耦合相似性生成图表，展示相关论文的网络。而且界面简洁，操作快速，适合快速探索领域趋势。免费版限制每月创建5个图表。

针对上述工具来说主要的适配场景也有所不同：

02 论文阅读工具：高效理解

当对 Google Scholar、PaSa、Litmaps 等论文检索工具了解后，接下来需要从"超级引擎"进化为"智能信息处理终端"，高效阅读论文也是关键。

2.1 AI辅助精读工具

（1）包阅AI

包阅（https://baoyueai.com）是一款国内文献论文阅读分析工具，可以上传文档实时分析，支持PDF、doc、docx等文件格式。主要功能如下：

• 自动生成论文分析、大纲、文档对话、笔记和翻译
• 支持发送链接自动总结网页内容
• 智能评估论文选题、分析开题报告、模拟答辩评审

（2）通义智文

通义智文是阿里云开发的AI阅读助手，支持网页、图书和论文阅读。整体来说它可以快速总结论文方法、实验、优点、不足和创新点，并提供智能回答问题和笔记功能，还支持大规模图书阅读，无文档大小和页数限制。

（3）Humata

Humata（网址：https://www.humata.ai）是一个由GPT驱动的AI文档分析工具，可以帮助用户快速提取和分析文献。并且可以快概括长篇问答，将复杂的技术论文简化为摘要；提供即时问答，回答与文档相关的问题。还支持改写段落和生成新的报告。

基于以上内容可以总结各自的适应场景和核心优势：

2.2 文献管理工具

在以上 AI 辅助精度的帮助下，可以将论文内容进一步转换为可视化的脑图或相关图表，但除此之外还需要学会做好文献管理。基于此给大家推荐以下 AI 辅助工具，成为你的论文管理助手。

AMiner AI科研助手（清华大学），它是一个基于人工智能的对话式文献知识库，旨在帮助科研人员提高检索、阅读论文的效率，并获取最新领域的研究动态。官网链接（aminer.cn）。

AMiner AI科研助手的主要功能是引导阅读，可以轻松导读，助你快速定位文献核心知识点。同时可以进行深度问答，有超强上下文能力，实现多轮问答，（如“对比两篇论文的算法差异”）。

并且有私有文献库，支持上传私有 PDF 文献，构建你的专属知识库，支持跨论文多轮问答。

03 论文筛选工具：质量验证

在保证内容来源和存储和阅读之外，还有一点也不可以忽视，对于论文的筛选，提前做好论文的选择，花有效的时间阅读更高质量的论文。

3.1智能引文分析工具——Scite AI

Scite AI 的核心功能是智能识别论文被引类型（支持 / 反对 / 中性）；有可视化引文网络图谱，能自动生成文献综述草稿。

主要应用场景为当评估某篇论文的创新性时，发现其被引记录中 62% 为「支持性引用」，且主要来自领域内权威学者，可作为质量佐证。

具体的操作指南：

1. 访问 scite.ai 注册学术版账号

2. 在搜索栏输入目标论文 DOI 或标题

3. 点击「Citation Statements」查看引文上下文分类

4. 使用「Compare」功能生成竞品分析报告（支持对比最多 5 篇论文）

3.2代码验证平台——CodeOcean

CodeOcean核心功能是云端一键复现环境（支持 Docker 容器）； 计算资源消耗监控；结果可视化对比。当遇到未提供完整代码的论文时，使用「Partial Reproduction」模式验证核心算法模块。

具体的操作指南：

1. 登陆 codeocean.com 创建项目

2. 上传论文配套代码（或输入 GitHub 仓库地址）

3. 配置运行时环境（建议选择「作者原环境」选项）

4. 点击「Reproduce」启动自动验证

5. 查看「Resource Usage」面板核对 GPU 消耗是否合理

3.3公式处理神器——Mathpix

核心功能是截图转 LaTeX 公式；公式语义解析；导出可执行代码。可将转换后的公式导入 SymPy 进行符号推导验证。

具体的操作指南：

1. 登录官网地址https://mathpix.com/ ，下载桌面端应用（支持 Win/Mac/Linux）
2. 使用快捷键「Ctrl+Alt+M」截取论文公式区域
3. 在右侧面板选择输出格式：
   • 科研模式：LaTeX + 自然语言解释
   • 工程模式：Python/Numpy 代码
4. 点击「Validate」进行符号逻辑验证

基于以上的核心功能可以总结以下的适应场景，可根据需求进行工具调用。

04 实战案例：从查询到综述

在进行相关工具的介绍后，具体还需要根据实际的操作才能更直观的掌握。

案例演示：研究“DeepSeek如何实现高性能大语音模型开发”

4.1查询阶段

使用PaSa输入问题，生成关键词“ DeepSeek + high-performance + large language models”。

通过论文影响力验证网站 Connected Papers来验证论文（DeepSeek-V3 Technical Report）的影响力（如下图），可看到该论文衍生出了10篇论文，可见该论文的h指数达到了10，是具备影响力的。

4.2阅读阶段

将 PaSa 下载的论文，上传至通义智文，用来解析论文中的关键要点和全文概述，只要解析完毕，就能够将全文翻译出来。开头就只直接给到全文导读，能够快速的获取论文的主要内容。

你看到哪一页，就能够直接翻译到哪一页，同时对于其中的原文语句，还可以单独拎出来翻译。

4.3论文细节答疑

在通义智文上，可针对文章自由进行提问，平台将自动识别问题并可以给到更多细节上的答疑。

4.4论文总结

阅读完全文，可以再次查看论文的思维导图，可以进行全文的关键点复盘，对于不清晰的地方可以再次回查。

4.5论文发散

现在通义智文还上线了类似于“猜你想问”的提示性语段，能够帮助用户发散性的拓展本论文的相关知识，不得不说，这个功能真的太强大！

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根据以上实操后，应该从查询到阅读，直至分析总结都有了比较清晰的方向。这些相关的基本方法重要的是帮大家理清一个工具运用的思路，但实际在面对诸多工具的时候，可以根据自己情况来判定。