AI INSIGHT

用不着Ctrl+F了,全新AI论文工具,帮你在原文献里海里捞针

AI新闻 36氪 2026-10-10 10:01
AI 摘要

量子位引用逐条翻回全文核验,连 PDF 页码都标好了 我真求你们了,论文都多得看不过来了,怎么自动写论文的工具还在往外冒! 最近,GitHub又又又又上新了一个AI论文生成工具—— Open Academic Paper Gen。 先别急着划走! 除了能自动生成一版带参考文献的初稿以外,Open Academic Paper Gen还有个你必须关注的点—— 在能获取文献全文的情

量子位
引用逐条翻回全文核验,连 PDF 页码都标好了

我真求你们了,论文都多得看不过来了,怎么自动写论文的工具还在往外冒!

最近,GitHub又又又又上新了一个AI论文生成工具——

Open Academic Paper Gen。

先别急着划走!

除了能自动生成一版带参考文献的初稿以外,Open Academic Paper Gen还有个你必须关注的点——

在能获取文献全文的情况下,它会从全文(划重点)中寻找依据,核验论文里的引用观点。

有一说一,这非常实用了。

因为论文写作很多时候,就是从一个研究主题出发,不断梳理观点、寻找证据,再根据文献调整自己的判断。

有了AI之后,论点可以帮你发散,论据也可以帮你检索来源。

但问题在于,有时候观点、论文是真的,可一旦把(AI给的)“观点”放回全文里,结合上下文语境去看,就会发现,作者可能压根不是那个意思。

所以,为了解决这个问题,Open Academic Paper Gen在拿到文献全文之后,会进一步定位相关段落,判断这篇文献到底能不能支撑对应观点。

如果有页码信息,它还会在注释里标出对应的PDF页码,方便人再回去翻查。

也就是说,它不光会查“这篇论文存不存在”,还会查“这话到底是不是它说的”。

一套生成论文初稿的多智能体工作流

总体来看,Open Academic Paper Gen是一套生成论文初稿的多智能体工作流,把从选题到导出的过程,拆成了九个阶段:

确定研究范围、检索文献、清理筛选、分析趋势、寻找切入点、列提纲、写作、核验,最后导出。

和其他AI论文写作工具类似,你给它一个研究主题,比如“物理世界的RSI”。

它就会从这个主题中拆出具体的研究问题,再生成对应的中英文关键词,去OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar和arXiv里搜索论文。

搜回来的文献会进一步去重、评分,再由模型筛选相关性。遇到相关性较高的论文,还会顺着它的参考文献,以及后来引用它的研究继续找。

相当于抓住一篇,再顺藤摸瓜补一批,思路其实有点像当年的CONNCTED PAPERS。

(有没有懂的)。

接下来,收集到的文献,会被整理成一张证据表,汇总每篇论文的研究问题、方法、数据、结论以及局限。

有了这些材料,系统再分析研究趋势,提出可能的研究角度、研究空白和假设。

这里还有个挺有意思的环节,叫创新性诊断。

Open Academic Paper Gen会从问题、方法、数据和视角几个维度评估切入点,指出文献池中最接近的已有工作,并给出审稿人可能提出的质疑。

(这相当于是在你觉得自己做出ResNet时,AI先帮你看看别人是不是做过)

具体的,这些判断会围绕本次检索到的文献展开,不过,文献池里没找到,不代表全世界没人做过~

最后,研究角度确定后,系统继续生成提纲、分章节起草。

初稿写完,再进入引用核验和模拟审稿,最后可以导出 Markdown 或 LaTeX,以及 RIS、BibTeX 等参考文献格式。

在具体的运行方式上,默认模式下Open Academic Paper Gen会在主要阶段停下来,等你审查、编辑、确认后再往下走。

如果想测试一下AI研究的能力,也可以让它自动跑完,选择全自动模式。

最后,准备开跑的朋友还得注意一下模型配置:

目前项目支持OpenAI和智谱GLM,但论点核验、无引用陈述检查和模拟审稿这几个环节,仍然需要 OpenAI API Key。

引用怎么查到句子里?

老实说,自动搜文献、写初稿,再让AI审一遍稿,已经是不少论文写作项目的常见组合。

其中一些还加入了引用核验和人工确认,尽量减少模型瞎编。

Open Academic Paper Gen在这套流程里,进一步细化了引用的检查和修改。

毕竟,给一篇初稿配上参考文献是一回事,证明这些参考文献真的能支撑正文,又是另一回事。

具体来说,它把核验拆成了三道检查。

第一道,检查引用能不能在文献池里找到。

写作时,每个引用标记都要对应已经收集到的一篇论文。

如果模型临时编出一个不存在的引用标识,系统就会把它标出来,方便定位和修改。

第二道,核对这篇文献的身份。

有DOI的论文,会先与Crossref的记录核对;查不到时,再去doi.org确认。

标题、作者、年份等信息对不上,会触发相应警告。

第三道,检查原文到底支不支持这句话。

到了这里,检查才真正从“文献信息”,进入“文献内容”。

拿到全文后,系统会从中找出与引用论点最匹配的段落,连同论文开头一起交给模型,判断原文能不能支撑正文里的说法。

拿不到全文,则使用摘要或节选。存在页码数据时,警告还可以标出对应的PDF页码,方便人回去翻查。

当然了,模型没找到足够证据,不等于已经证明这句话是错的。

按照Open Academic Paper Gen的处理方式,证据不足时可以标为“无法判断”。

文本太少、根本没法核对的文献,则会标为“未核验”,而不是直接算通过。

所以,整体看下来,比起“一键写完论文”,Open Academic Paper Gen把文献整理、证据定位和引用自查串起来的思路的确很灵性。

尤其是面对 AI 写出来的观点和论据,总觉得“好像有道理,但又不敢直接信”的时候,能把对应原文找出来,至少多了一个回去核实的抓手。

By the way,这个项目来自个人开发者猫叔。除了Open Academic Paper Gen,他此前还发布过AI编剧、AI研究等多个项目。

参考链接

[1]https://github.com/mmlong818/open-academic-paper-gen

本文来自微信公众号“量子位”,作者:henry,36氪经授权发布。

来源:36氪
阅读原文