Wiley AI赋能季：智能时代文献处理与知识获取指南
在人工智能深度融入学术研究的时代背景下，Wiley于2026年读书月重磅推出“开启科研新'阅'章——2026 Wiley AI赋能季”系列活动，聚焦AI在科研全流程中的创新应用与规范实践，以“阅读 · 科研 · AI”为核心理念，倾力打造一系列高质量在线学术讲座。讲座预告本场讲座特别邀请北京大学杜建老师担任主讲嘉宾，围绕“利用AI进行高效文献检索与知识抽取”这一主题进行深度分享！扫描二维码即可报名观看主题利用AI进行高效文献检索与知识抽取讲座时间：2026年4月15日 19:00-20:00讲座概要：在学
AI应用的核心架构解析
本文将以最直观的视角，深入剖析：一个具备交互、对话及执行能力的AI程序，究竟是如何一步步搭建而成的。 1. 核心底座：大语言模型（大脑） • AI的灵魂在于基于海量语料训练而成的预训练大语言模型。 • 功能单一：仅处理语言输入与输出。 • 缺陷明显：缺乏长期记忆，对话即止，犹如“断片”般的问答体验。 • 举例：若先问1+1=2，再问“再加1是多少”，它便无法关联上文，毫无头绪。 2. 对话连贯：上下文记忆机制 • 为了确保交流流畅，引入上下文记忆技术：将过往对话历史一同输入模型。 • 成效：赋予AI“记忆
掌握RAG技术，让AI拥有「开卷考试」能力
从理论到实践，让你的大模型精准作答 首发 | 2026最新技术指南 各位读者好，我是你们的技术顾问。 当大模型从"概念验证"升级为"实际生产力工具"，我们共同面临一个核心挑战：AI经常胡言乱语（幻觉）、信息陈旧、答非所问。 想让AI准确调用你的专属资料、最新数据、行业文档？ 唯一解决方案：RAG。 今天，用这篇公众号文，将RAG是什么、为何关键、如何从零构建、2026最新实战技巧讲明白新手也能直接落地。 一、先了解：RAG究竟是什么？RAG = Retrieval-Augmented Generation
党校第六期红色熔炉课堂：人工智能工具助力学术研究效率提升
近期，市委党校举办了第六期“红色熔炉”大课堂活动，继续深化“AI应用系列培训”的推进。本次培训将重点放在人工智能在学术研究关键领域的应用，特别邀请了来自中国知网与万方数据的高级培训讲师进行授课，目标是通过对专业AI工具的实际操作指导，为学术科研活动增添新的活力。市委党校及各区县党校的教师参与了本次大课堂。培训紧密围绕党校教学研究工作的实际需要，采用“理论阐述与操作示范相结合”的方式进行。知网讲师以《知网研学AI如何推动学术科研创新发展》为主题，详细剖析了如何运用AI技术优化文献选题过程；万方数据的讲师则聚
智能科研选题系统功能解析-AI高分课题推荐
功能概述依托医学领域十大顶级期刊资源，运用AI大模型对文献进行深度解析，提炼并推送潜在研究课题。同时支持一键查询各课题方向的发表现状，验证研究空白。核心优势AI高分选题模块通过人工智能技术深度挖掘高影响力文献，从中发现有价值的科研线索，为研究方向的确定提供决策支持。操作指南进入科研系统后，首页点击AI高分选题模块即可访问。初始界面默认呈现"CAR-T"领域的代表性高分文献及其分析案例。首先，在左侧区域完成高分文献的检索。系统提供三种检索途径：当需要探索特定领域的高分文献时，可通过关键词检索，输入相关主题词
AI记性差？OpenClaw给出新解
别小看这事。Gartner 2025年底的数据显示，员工每天平均要花47分钟“喂给AI上下文”。花一小时，就为了弄懂AI的处境。到了2026年，终于有人认真着手解决此问题。有趣的是，解决方案并非出自科技巨头之手，而是一个开源项目——OpenClaw。在过去两年里，企业AI知识管理的主流方法是RAG（检索增强生成）。简单来说，就是建立一个文档库，让AI通过搜索寻找答案。效果如何？不错，但只解决了一半的问题。当你问它“公司差旅政策是什么”时，它能背诵原文。但如果你说“根据差旅政策为销售团队安排下季度的出差”，
AI-Scientist-v2问世：智能系统一键生成学术论文，科研全流程自动化升级
核心亮点：这款AI平台支持"提出构想即获论文"，全程23步自主运作，涵盖查新文献至核验实验各环节。身为研究人员，你或许常遇到这样的困境：从构思到成稿，往往耗时三至六个月，乃至更长时间。而AI-Scientist-v2则承诺："无需如此繁琐，交给我来处理。"该系统是由aiming-lab打造的全自动化学术智能体，其核心理念为："提出创意，收获论文。"（Chat an Idea. Get a Paper.）整个研究流程拆解为23个独立环节，完全无需人工干预：各环节配备专属智能体，输出与输入环环相扣，构成无缝衔
AI学国学术系统（DeepSeek版）启用公告
AI学国学术系统（集成DeepSeek）启用公告第一部分资源名称AI学国学术系统（DeepSeek集成版）第二部分系统地址www.xsbg.com第三部分访问模式限校园网IP段访问第四部分试用期限2025 年 3 月 12 日- 2026 年 3 月 11 日第五部分平台简介AI学国学术系统融合DeepSeek-R1完整版功能，涵盖文献检索、学术合作图谱、科研资助查询及人才招聘服务，专为学者打造的一站式科研信息交互平台。1.海量文献资源：涵盖七大学科门类及一百一十个细分领域，收录数万种国内外期刊，文献总量
知网AI学术研究助手上线试运行
知网AI学术助手现已开通试用 在科技飞速发展的当下，人工智能大模型正深刻改变着工作与科研。为提升效率与质量，经与知网沟通，我单位现已开放AI助手试用，欢迎大家试用反馈！一、访问途径https://aiplus.cnki.net二、试用期限自即日起持续至2025年6月13日三、产品介绍CNKI AI学术研究助手（CNKI AI for Academic）是同方知网在AI时代推出的全流程科研辅助工具，专注于问答式检索与生成式知识服务。该工具融合先进AI技术与知网资源，满足科学探索、文献阅读、知识管理及成果撰写
RAG与AI Agent：从知识增强到智能执行
通俗一点看，RAG（检索增强生成）更像是大模型的“外挂知识库”，让AI在作答前能够先“翻资料”；而AI Agent（人工智能代理）则更像大模型的“手脚”，使AI可以自主拆解步骤、调用工具并落实任务。那么，它们之间究竟是什么联系？又是怎样配合运作的？企业在实践中又该如何部署RAG系统？这篇文章会用尽量易懂的方式，带你系统弄清RAG与AI Agent的发展脉络，以及怎样从零开始搭建一个RAG系统。全文约5000字，建议先收藏再细读。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强
Exa AI：面向智能系统的实时搜索工具
Exa AI是一款基于人工智能的搜索引擎，借助API为各类AI系统提供实时的互联网数据检索能力。它不同于传统搜索方式，依托先进的向量数据库与嵌入模型，能够识别用户查询背后的真实意图，从而给出更精准的搜索结果。无论是金融行业的风险评估模型，还是电商场景中的智能客服，都可以通过Exa AI的API接口实时调用所需信息。Exa AI官网：https://exa.ai/Exa AI功能说明：1、AI语义检索依靠神经网络实现语义层面的理解，不只是匹配关键词，还能把握上下文与用户需求，输出更贴切的内容。2、内容提取与
AI核心概念解读：RAG如何构建实时知识库
AI核心概念解读赋予AI“实时知识库”的能力你是否曾有这样的经历：向AI询问一件刚发生的事情，它却煞有介事地编造出一个答案？这正是AI的“幻觉”问题——它不了解最新的资讯，但又不愿承认“我不知道”，于是选择了“凭空捏造”。RAG技术便是为解决此问题而生。RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，中文译为“检索增强生成”。我们来分解一下：简而言之：RAG让AI在回应问题之前，先去“查阅”一下“资料库”，然后综合查找到的信息进行回答。如此一来，AI便不再仅仅依赖“记忆”，而是
MemPalace爆火：把完整对话长期保存，冲上开源榜前列
这一轮交流再怎么深入，等到下次开启新会话，模型依旧像突然“失忆”了一样。你已经说明过的偏好、聊过的系统架构、踩过的问题、做出的关键决策，往往会在会话结束后直接断层。结果就是，用户不得不反复补充上下文，AI 也始终难以成为真正的长期协作助手。近期 GitHub 上有个开源项目 MemPalace，正尝试用一种明显不同的方式来处理这个难题：它不是让 AI 去判断“哪些内容该被记住”，而是尽可能把原始对话完整存下，再交给检索系统在需要时找回。更值得关注的是，作者表示它在 LongMemEval 上取得了目前公开
人工智能，时代潮流中的生活伴侣
如今，人工智能（AI）或相关话题（如Openclaw）已成为人们交流中的高频词汇，不谈似乎就意味着落伍，不用仿佛就等同于落后。然而，当真正深入探讨时，许多人又感到难以言明，这种未知催生了莫名的焦虑与不安。有说法认为，AI在信息检索方面表现卓越。我家孩子运用AI工具查找资料已相当熟练，通过调用几个程序，很快便能获取所需内容。但关键在于使用者需要具备甄别能力，因为部分检索结果看似证据确凿、引经据典，实则可能是虚构的，根本不存在。若将AI提供的资料当作真实史料或可引用的文献，那么即使不经过专门的查重，也可能很快
简历可写的企业知识库AI实战项目完结篇
SSE（Server-Sent Events，服务器推送事件）是一种建立在 HTTP 之上的单向通信机制，能够让服务端主动、连续地把数据发送给客户端，属于从服务器到客户端的“单向”传输方式（不同于 WebSocket 的双向全双工通信）。其核心优势在于轻便、实现成本低，尤其适用于服务端数据发生变化后需要即时通知客户端的应用场景，例如实时日志、进度展示、消息推送以及股票行情等）。特点：用户提问 → 查询解析/改写 → Embedding（向量表示） → 向量召回（+可选 BM25 混合检索） → 候选结果去