2.8 亿篇
- 理工、医学、社科各学科都有；arXiv 全量与 PubMed 的 570 万篇带全文，逐段解析，公式与图表可读
- 26 亿+ 条引用边，顺着一篇论文一路追到它的源头
依托海量专业数据 · 人机协作重要的决定，
重要的决定，
值得有据可依11有道有据 · 为什么结论靠得住证据片段回答里的引用只能来自这一轮真正读过的原文；写出的文件要回读一遍才算完成。看这条规则怎么落实
技术方案调研、写论文、查专利、论证方案——Agent 帮你找齐资料、读透证据、核对来源；你来追问、校准、拍板。关键结论都有出处，不泛泛而谈。
每一句结论，都能点回原文
回答里每个角标都是一条引用，三步就能核到原文。下面三张都是真实界面。
回答里每个角标都是一条引用。鼠标停上去，浮卡显示来源（标题、作者、期刊、年份）和被引用的那句原文。
海量专业数据论文、专利、法规、医学文献提前读好，加上联网与你自己的文件
回答有出处关键结论可以回到来源逐条核对
交互出深度追问、质疑、校准，越聊越透
积累能复用资料、笔记和判断留在项目里
大家用它做什么
每个场景都是同一套方法：把决定拆成可以查证的问题，Agent 找齐依据，你来判断。画面均由演示账号按同样的需求真实运行，截图未经修改。
也常用来论文精读、开题选题、文献综述、毕业论文、核对参考文献、财报对比、行业调研、竞品分析、材料写作、备考复习、升学留学
不是凭记忆作答，是站在真正的知识底座上
有道有据的每个回答背后，是提前解析好、连好引用的专业资料——合起来 4.6 亿份论文与专利、33 亿+ 条引用关系。
1.79 亿件
- 172 个专利局，中、日、美、欧、韩全量公开，说明书与权利要求全文可读
- 6.7 亿条引证，含审查员标注的对比文件，查新直接用
68.2 万条
- 中国法律法规条文，引用精确到第几条
- 11.8 万份行业标准原文，机械、通信、化工、能源、环保都有
- 最高法指导性案例与公报案例，判决要点带案号可核
新论文、新专利、新发布的法规标准，持续入库。
内置的专业语料库
论文、专利、医学文献、法规与行业标准持续入库，并提前完成解析与索引——Agent 能读全文、定位到段落、沿引用追下去，而不是只给你一个链接。
论文全文、引用网络、专利、医学文献、法规条文、行业标准、判例
实时联网检索
政策、行情、新闻和网页资料现查现核，标注来源和时间。内置语料管深度，联网检索管新鲜，两边互相补位。
网页、新闻、公开数据
你自己的资料
上传的文件、划线笔记和项目记忆进入同一个证据体系。回答不再是对所有人都成立的泛泛之谈，而是针对你的具体情况。
上传文件、项目积累、个人记忆
三层知识汇入同一套引用体系：重要结论都能点回出处，逐条核对。
公开测评
这些做法有没有用，拿公开测评集说话：在检索、引用和核验类的测评上，与 NotebookLM、GPT-5.6-sol 联网搜索等同类产品对照。
同一个模型，放进有据以后
CiteME 新论文集：遮住 2025–26 年论文里的一处引用，让系统找出被引的是哪一篇。
DeepSeek-v4-pro
33%82%放进有据
GPT-5.6-sol
36%94%放进有据
差距来自模型之外的检索、阅读与核验。
| 测评集 | 考什么 | 有道有据 | 对照 |
|---|---|---|---|
| GISA | 通用信息检索，单个事实题答对率 | 54.5% | GPT-5.6-sol 联网搜索 50.0% |
| AirQA | 沿引用链找资料，读表格和公式 | 75.4% | Codex（GPT-5.6-sol）60% |
| CorpusQA | 在几百份文档里做跨文档统计与计算 | 82.4% | NotebookLM 75.7%* |
| QASPER | 读整篇论文，在文中找到证据再作答 | 91% | Codex（GPT-5.6-sol）85% · NotebookLM 81% |
* 已剔除 NotebookLM 无法解析表格的题目，原始口径为 66.8%。GISA 的六项指标中有据领先五项。测评设置与完整结果见评测报告。
为什么结论靠得住
底座之外，还有三条系统规则。它们不是一句「请不要编造」，而是每天在运转的机制。
每天在长，也每天在改
新论文、新专利、新发布的法规标准持续入库，查最新进展查得到。系统本身也在持续改进：每天自动抽检线上回答并评分，发现的问题进入下一次更新。 看更新记录
真的去查、去读、去写
检索、读全文、跑代码、写文件都是真实执行，每一步都能展开看。长任务可以连续推进上百步，Word、PPT、表格都是能打开的真实文件。
引用由程序核验
回答里的引用只能来自这一轮真正读过的原文，引用的句子要和原文逐字对得上；写出的文件要回读一遍才算完成。
你的资料只属于你。 上传的文件只进入你自己的项目，对话记忆可以随时关闭。
人机合作 · 1 + 1 > 2
单靠 AI 不够，单靠人也不够
化学反应发生在来回之间：Agent 带回你没见过的证据，你提出 Agent 想不到的质疑。很多想法，是两边都没有、聊着聊着才出现的。
你带来问题和经验
真正的目标、已有材料、现实约束和判断标准——这些机器猜不到。
提问、上传资料、说清约束
Agent 带回证据和分析
跨论文、网页和行业资料检索，读全文、做计算，把依据摊在桌面上。
检索、阅读、计算、引用
你质疑，它重查
觉得论证不对就直说；Agent 重新找证据修正方向，而不是顺着你说话。
追问、反驳、核对来源
新认识在交互中出现
方向被修正、假设被推翻、新框架成形——这是任何一方单独到不了的地方。
灵感、判断、成果
一段真实的来回
作者觉得「选这个研究对象的理由不够强」，把最初的动机讲了一遍，要求按这个思路重新论证。它重新检索，把论证拆成四个独立支柱，每一条都带出处，直接更新进文稿；后面的参考文献也逐条核到原文。
最终：一个在讨论中共同发现的评估指标，写进了真实投稿的论文。
聊过的、读过的、想清楚的，都留得下来
资料和来源、划线和笔记、对话里想明白的判断、生成的报告和 PPT——都归进项目。原来散落在聊天记录、网页收藏和云笔记里的专业积累，现在长在一个能继续干活的地方；下次回来，不必从头解释。
来源与引用划线与批注论文笔记对话结论个人记忆报告与 PPT项目文件
持续项目
问题、来源和成果留在同一个项目里
从多轮检索与比较继续形成可编辑文件，下次回来仍能接着当前上下文推进。
阅读与笔记
回到原文阅读，也把自己的判断留下来
论文、划线、笔记和理解保持关联，后续问答、写报告和做 PPT 时可以继续使用。
下一个重要决定，带着依据做
把问题和资料带来，一起查清依据、想透方案。