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SciSpace 网络研讨会：Dr. Faheem Ullah 讲解系统综述的 8 个步骤

SciSpace 举办了一场 39 分钟的网络研讨会，由阿德莱德大学的 Dr. Faheem Ullah 讲解系统文献综述的 8 个步骤，从确定综述必要性到分析与报告数据。他建议研究问题控制在 2 到 6 个，先用 8–10 篇已知相关论文试测，并称评审者通常会质疑纳入研究少于约 50 篇的综述。研讨会还演示了用 SciSpace 的 SLR 智能体从研究问题生成 PRISMA 流程图等环节。

系统综述应该有几个研究问题？SciSpace 网络研讨会给出 2–6 个的建议

阿德莱德大学 Dr. Faheem Ullah 在 SciSpace 关于 8 步撰写系统综述的网络研讨会上建议，一项系统综述通常设 2–6 个研究问题，超过 6 个就难以逐一深入回答。

如何用 SciSpace Agent 按 PRISMA 2020 完成系统文献综述（SLR）

SciSpace 发布指南，说明如何用 SciSpace Agent 按 PRISMA 2020 完成系统文献综述（SLR）：从 PICO 研究问题、纳入排除标准、数据库检索到分阶段筛选与数据提取。

PARIS：面向PRISMA系统综述的开源多智能体LLM框架

PARIS（PRISMA Agentic Research Intelligence System）是一个开源框架，由运行在Claude Code中的调度智能体编排15个专用LLM智能体，覆盖从研究问题界定到导出稿件草稿的系统综述流程，并在研究纳入、语料充分性和综述提纲三处设置人工检查点。

NIH RePORTER API 指南：如何按主题检索受资助科研项目

SciSpace 发布 NIH RePORTER API 使用指南，说明该 API 只提供 NIH 及参与机构已资助项目的检索，不用于查找开放申请。指南演示用 advanced_text_search 按标题、摘要和术语检索，单次最多返回 500 条、offset 上限 14,999，并建议每秒最多 1 次请求。

Patsnap API 与 SciSpace API 研发文献与专利能力对比

SciSpace API 处于早期访问阶段、尚未开放，需通过申请表单获取权限；单次任务可检索其 280M+ 论文索引及 Google Scholar、PubMed、arXiv，并可加入 Google Patents、试验注册库、基金数据库和 77 个科学数据库。

scite API 与 SciSpace API 对比：Smart Citations 与引用式答案

scite API 以 Smart Citation 分类为核心，将引用语句标注为支持、反驳、提及或未分类，并区分语句计数与引用文献计数；SciSpace API 则提供 Search API 与 Task API，后者由智能体规划检索、阅读、分析与写作，返回生成文件链接及带引用的文字答案。两者均能给出带引用的回答，差异在于前者提供出版物层面的引用证据，后者覆盖完整研究工作流。

Google Scholar 有官方 API 吗？第三方接口与科研 API 方案解析

Google Scholar 不提供官方公开 API，市面上的 "Google Scholar API" 均为 SerpApi、Scrapingdog 等第三方产品，而非 Google 官方开发者接口。

Semantic Scholar API 429 限流错误如何修复

Semantic Scholar 官方文档显示，无密钥访问为未认证用户共享每秒 1000 次请求，入门级 API key 为每秒 1 次，超限即返回 429。修复应先为所有调用方加上 x-api-key 认证、批量合并已知标识符并统一调度重试节奏，再配合有上限的指数退避。批量匹配单次最多 1000 条、已知 ID 查询最多 500 个，检索每页最多 100 条、总计 1000 条结果。

alphaXiv 推出 Illustrated CoRL，将 600 余篇 CoRL 论文做成可视化检索地图

alphaXiv 宣布推出 Illustrated CoRL，收录并索引了 600 余篇 CoRL 论文，提供可视化方式浏览整个研究版图。用户可以搜索感兴趣的主题、打开聚类并直接进入查看，入口为 https://alphaxiv.org/conferences/corl/2026/map，该页面灵感来自 @JayAlammar。

UniProt REST API 查询语法与 Python 序列检索指南

SciSpace 发布指南，讲解如何用 Python 调用 UniProt REST API 按字段查询 UniProtKB 蛋白记录、下载 FASTA 序列并分页处理结果。

SciSpace 详解 PRISMA 2020 流程图：每个框怎么填（附真实案例）

SciSpace 发布 PRISMA 2020 流程图填写指南，逐框说明识别、筛选、纳入三阶段中记录、报告与研究三种计数单位的区别。文中以 Adelaide 大学 Dr. Faheem Ullah 的综述为例：从 6 个数据库检出 4634 条记录，经标题筛选、去重、摘要与全文筛选，再经滚雪球补充 5 项，最终纳入 74 项研究。

快速综述与系统综述的区别：何时选用及如何开展

SciSpace 发布研究指南，对比快速综述与系统综述：快速综述沿用系统综述方法但简化部分步骤，如减少数据库、限制语种、由一名综述者加抽查替代两名独立综述者，通常耗时数周到数月而非一年以上。指南给出7步流程，并说明AI可辅助起草PICO、筛选标题摘要和提取数据，但每条纳入排除决定仍需人工复核。

SciSpace 研究指南：7 类研究空白与 21 条示例表述

SciSpace 发布研究指南，按 Miles（2017）的分类把研究空白分为证据空白、知识空白、实践—知识空白、方法学空白、实证空白、理论空白和人群空白 7 类，并给出 21 条示例表述。指南称有力的空白陈述需说明已知什么、缺什么、为何重要，并提供“已知—缺失—意义”三段式模板。文中示例为示意性写法，使用前需核查本领域实际文献。

SciSpace 指南：如何在研究论文中撰写讨论部分（10 步附示例）

SciSpace 发布研究论文讨论部分写作指南，给出 10 步流程：先用一两句话回答研究问题，再解读主要发现、与既往研究（含结论相左者）比较、解释意外结果、说明意义、交代局限及其影响，最后提出具体的后续研究方向。指南建议讨论篇幅与引言相当或略长，并列出审稿人常批的重复结果、过度推断、忽略相左研究等错误。文中称 AI 最适合用于查找支持或反驳各发现的对照研究并核对引用，解读仍应由作者自己完成。

SciSpace 发布 PICO 问题示例指南：15 个按类型划分的研究问题（含 PICOT、PECO 与 SPIDER）

SciSpace 发布研究指南，按疗法、诊断、预后、危害、预防等类型给出 15 个 PICO 问题示例，并附 PICOT、PICOS、PECO、SPIDER、SPICE 等变体模板。指南说明可将各要素的同义词用 OR 连接、要素间用 AND 连接构建检索式，并建议检索时省略结局要素以免漏检。文中还提到可用 AI 拆解 PICO 要素并生成多个版本，再从中挑选可回答且贴合领域的版本。

SciSpace 推出 MCP 服务器，在 ChatGPT 和 Claude 内检索 2.8 亿篇论文

SciSpace 发布 MCP 服务器，把 2.8 亿篇以上论文的语义检索、论文完整记录读取和字段抽取接入 ChatGPT 与 Claude，目前仅通过 ChatGPT 插件目录和 Claude 连接器目录提供，无需 SciSpace 账号。

入选理由SciSpace 把 2.8 亿篇论文的检索与字段抽取接入 ChatGPT 和 Claude，研究者可据此判断能否在现有对话式工作流里完成文献综述。

SciSpace 开放 Search 与 Task 两个 API 早期访问，可自动检索论文并生成带引用的综述报告

SciSpace 推出 Search 和 Task 两个 API 的早期访问，公开上线预计在数周后。

入选理由材料把检索与综述两类学术任务拆成两个 API，并给出早期定价和接入方式，研究者可据此判断能否嵌入自己的文献流程。

大语言模型能写文献综述吗？研究以102篇文献基准测试六款AI工具

一项预印本研究以Schultz等（2025）已发表的“Spanish plume”天气模式综述为基准，用其102篇文献语料分四步测试ChatGPT Deep Research、Gemini Deep Research、Claude网页版、Codex、Claude Code和NotebookLM：检索、逐篇解读、跨文献综合、提出未来方向。

入选理由以102篇已发表综述为基准，分四步实测六款通用AI工具，给出研究者可直接照做的八条使用建议。

大语言模型能写文献综述吗？一项以102篇文献为基准的测试

一项预印本研究以Schultz等2025年发表的西班牙羽流（Spanish plume）综述为基准，用其102篇文献语料分四步测试AI工具：检索文献、判读每篇、跨文献综合、提出未来方向。

牛津大学出版社启动试点，将订阅学术内容接入 ChatGPT Edu

牛津大学出版社（OUP）与哈佛图书馆、宾夕法尼亚大学沃顿商学院和牛津大学合作，于 2026 年 10 月至 12 月开展试点，把机构已购买或订阅的 OUP 同行评审内容接入 ChatGPT Edu。

Lens API 与 SciSpace API 对比：专利与论文检索能力差异

SciSpace 的 Task API 用一句自然语言研究任务即可完成检索、阅读、提取与带引用的写作，并返回生成文件链接；其检索覆盖 280M+ 论文索引及 Google Scholar、PubMed、arXiv，任务还可调用 Google Patents、临床试验注册库、基金数据库和 77 个公开科学数据库。

研究：AI 论文同名跨主题碰撞 2026 年增至 4.33 倍，同名论文检索仍存识别差距

卡内基梅隆大学团队分析 2020 至 2026 年 564,861 条 AI 相关 arXiv 记录，发现跨主题同名碰撞相对 2020–2022 年合并基线增长 4.33 倍，而同一主题内仅增长 1.12 倍，换用第二个句向量编码器后该模式仍成立。

LODox：面向文化遗产关联数据发现的网页平台

牛津大学团队提出基于 Django 的轻量模块化网页平台 LODox，用于探索和可视化文化遗产关联开放数据，采用卡片式界面与语义门户呈现多源异构数据。平台将基于 LLM 的语义智能体以 Python 包形式解耦集成，可绕过以便复现测试或调试，并规划与 Solid 协议对接。该工作以海报形式投稿第 3 届 Solid Symposium，属原型阶段。

SciSpace 推出早期访问 API，为每个化合物补充论文与专利证据

SciSpace 发布处于早期访问阶段的 API，在 PubChem PUG REST 返回化合物标识、分子属性和生物测定记录之外，补充论文、专利、证据提取表和带引用的报告。

Elicit 扩展检索范围：论文之外接入专利、Open Targets、DepMap、FAERS/MAUDE 与 ChEMBL

Elicit 宣布其检索不再局限于科研论文，可调用专利（USPTO、EPO、WIPO）、Open Targets 的基因与疾病关联证据、Broad Institute 的 DepMap 癌症依赖数据、FDA 的 FAERS 与 MAUDE 自发报告数据库，以及 EMBL-EBI 的 ChEMBL 生物活性分子数据。

入选理由材料说明 Elicit 在论文之外接入专利、靶点遗传证据、DepMap、FDA 安全报告和 ChEMBL，药物研发读者可据此判断证据来源边界。

Parantu 分享科研 AI 实践要点

以下是 Parantu 所讲内容的要点回顾： • 别再检索，开始判断：“不要问什么已发表，要问证据是什么。” • AI 错误会累积。围绕模型搭建一套框架，并把它当作你的知识产权。 • 数据孤岛才是真正的瓶颈。 • 当下一个部门主动来要时，试点才算成功。

Springer Nature 文本与数据挖掘 API 与科研 API 对比：如何构建带授权校验的 TDM 集成

SciSpace 发布网页指南，对比 Springer Nature 文本与数据挖掘（TDM）API 与科研 API 的用法。Springer Nature 的 Meta、Open Access 与 Full Text API 分别提供元数据、开放获取全文和协议授权下的出版社 XML，用于语料摄取而非生成研究答案。

专访沃尔夫数学奖得主多贝西：AI不会取代数学家

沃尔夫数学奖得主、杜克大学荣休教授英格丽·多贝西在2026世界顶尖科学家论坛期间表示，AI不会让数学家集体“退休”，其本质是高效的文献检索与信息重组工具。她认为OpenAI等公司发布的数学成果尚缺乏真正原创性想法，AI至今未展现自主构建全新数学概念的能力，数学证明与推导仍需人类理解。她建议资深数学家把AI用于繁重的文献梳理，将精力投入需要创造力的研究步骤。

UnderSpec-DR 框架评估查询欠明确对深度研究代理的影响

得克萨斯农工大学等机构的研究者提出 UnderSpec-DR 框架，系统评估用户查询欠明确如何影响深度研究代理的最终答案质量与中间检索行为。