搜索學術論文時，是否?；ㄙM數(shù)小時瀏覽海量摘要卻一無所獲？管理有價值文獻時，是否總在Zotero與搜索引擎間反復切換，文件存了一遍又一遍？追溯引用網(wǎng)絡時，是否發(fā)現(xiàn)引用工具既無法搜索新論文，也難以管理舊文獻？

現(xiàn)在，一款學術工具即可破解這些困境——

AI智能科研助手WisPaper

12月23日，復旦大學自然語言處理實驗室（FudanNLP）團隊自主研發(fā)的AI智能科研助手WisPaper正式面向復旦全體師生開放免費Plus版本！

WisPaper打通論文搜索、管理、追蹤三大環(huán)節(jié)，構建知識管理閉環(huán)，大幅減少研究者在文獻工作上的精力消耗，提升科研效率，助力高效獲取與理解文獻資料。

秉持科技普惠、AI利人的理念，WisPaper的核心目標并非取代研究者或一鍵生成論文，而是協(xié)助處理重復性勞動，讓科研資源與認知資源聚焦于需人類智慧的核心環(huán)節(jié)。

即日起，復旦校內(nèi)師生可通過校內(nèi)賬戶登錄網(wǎng)站免費使用WisPaper Plus版本，體驗智能定制的“文獻管家”；校外公眾也可登錄體驗基礎功能。

WisPaper網(wǎng)址：https://www.wispaper.ai/zh

融合檢索、儲存、追蹤，實現(xiàn)三大功能合一

WisPaper平臺專為有科研需求的師生打造，致力于成為研究者的“私人文獻秘書”，具備三大核心功能：

Scholar Search：智能檢索，過濾無關文獻

智能檢索后的論文列表

WisPaper提供深度搜索模式（Deep Search），當用戶有復雜學術問題時，深度搜索不再是簡單關鍵詞匹配，而是由AI助理協(xié)助調(diào)研。

首先，AI會理解用戶問題，拆解為多種關鍵詞組合及驗證條件。例如，用戶詢問“2025年發(fā)表的大語言模型在教育智能體中應用的論文”，AI會拆解為：條件1研究“大語言模型”，條件2涉及“教育智能體”，條件3發(fā)表于2025年。隨后，AI用多種關鍵詞組合搜索文獻庫，并逐條核對條件，判斷論文是否“完全符合”或“部分符合”，自主過濾無關文獻，呈現(xiàn)真正相關的論文。

Library：一鍵儲存，打造私人文獻庫

一鍵儲存文獻至Library

找到論文后，用戶可一鍵存入Library。Library支持無限層級文件夾結構，可按項目、主題、時間組織文件。存入的論文，系統(tǒng)自動提取標題、作者、摘要、發(fā)表時間、引用量等元數(shù)據(jù)，支持在線閱讀PDF、做高亮、寫筆記，且筆記支持全文搜索。WisPaper計劃未來實現(xiàn)電腦、手機、平板多端同步，一站式存儲，解決“反復存儲”痛點，成為強力文獻管理工具。

AI Feeds：自動追蹤，主動推薦新論文

“論文追蹤”功能下，WisPaper如同忠心管家。用戶可設定感興趣的研究領域（如計算與語言、生物工程、腦研究等）及細化篩選條件，系統(tǒng)后臺自動監(jiān)控每日新發(fā)論文，篩選符合條件的內(nèi)容并第一時間推送。原本研究者需查看數(shù)百篇論文標題摘要才能找到3-5篇值得看的，現(xiàn)在系統(tǒng)直接推送，極大節(jié)省追蹤前沿的時間。

自動追蹤新論文

同時，推薦系統(tǒng)會自主學習：用戶加入Library的論文代表感興趣，忽略則代表不感興趣，系統(tǒng)據(jù)此優(yōu)化后續(xù)推薦。綜合而言,WisPaper打通“檢索、儲存、追蹤”知識閉環(huán)，研究者無需在多工具間切換即可完成所有操作，這是其核心亮點。

源于研究痛點，專注解決現(xiàn)實問題

WisPaper的創(chuàng)建初衷，源于復旦大學計算與智能創(chuàng)新學院張奇教授自身的科研痛點：查找、篩選、管理文獻耗費大量時間精力，且易疏漏。他由此萌生“用AI精準篩選論文”的想法。

經(jīng)過一年多探索，張奇主導的工程師團隊以高強度工作打磨出WisPaper，今年9月平臺上線，“AI加速科研”從想法變?yōu)楝F(xiàn)實。上線后團隊進行兩個月測試，邀請多所高校20余名博士生評估系統(tǒng)在10余個學科的表現(xiàn)。結果顯示，現(xiàn)有最優(yōu)通用模型（如GPT-5）與人類判斷一致性約73分，而WisPaper大模型達93-94分，準確性領先，已可用于專業(yè)科研工作。

WisPaper大模型判斷論文相關性的總體準確率達93.7%

張奇介紹，平臺數(shù)據(jù)庫現(xiàn)有約5億篇論文，存儲數(shù)據(jù)量100TB，借助復旦CFFF計算平臺及外部GPU集群，系統(tǒng)有超1000張GPU卡可供調(diào)用，支持2000人同時使用，承載能力可觀。

加速科研進程，更多功能即將上線

張奇表示，目前平臺搜索驗證模式基本滿意，但仍有小功能待添加，翻譯、總結等工具輔助將陸續(xù)上線。明年1月平臺全面升級：首頁AI問答功能優(yōu)化至85分水準；全文翻譯功能開發(fā)中，用戶上傳PDF可獲版式一致的中文對照，預計1月或春節(jié)前上線；一鍵生成文獻綜述功能也將上線。此外，專業(yè)術語翻譯、核心點提取、重點內(nèi)容輔助理解、術語公式擴展搜索等功能將逐步集成，2026年6月工具鏈條更完善。

談及AI對科研的輔助，團隊目標不是“從0生成論文”，而是幫助將草稿快速優(yōu)化為符合特定文體（如會議論文、期刊論文、專利）的行文，將寫作時間從一個月壓縮至一周，整套流程或2026年底打通。WisPaper是“AI for Science”的起點，近期團隊開發(fā)的論文審稿工具OpenNovelty（快速判定論文創(chuàng)新點，提取創(chuàng)新點并自動搜索相關已有論文及證據(jù)段落生成報告）也將于下周上線。

如有合作意向或需進一步支持，可聯(lián)系：qz@fudan.edu.cn

來源：計算與智能創(chuàng)新學院

組稿：校融媒體中心

文字：鄧晗

圖片：受訪者提供

視頻：受訪者提供

編輯：高康珵

責編：殷夢昊

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