擴充套件資料庫
在 Semantic Scholar 之外，納入更多主流學術資料庫。
Paper Search 2.0 採用前沿 AI 技術，無需通讀全文即可快速評估論文相關性。只需輸入研究問題，剩下的"重活"交給我們的工具。
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請注意：Paper Search 2.0 目前處於 Beta 階段，我們正積極收集反饋以持續最佳化，部分功能可能調整。感謝你的幫助！
Paper Search 2.0 的核心，是 ATLAS.ti AI Lab 團隊的卓越工作。我們的專家精細微調 OpenAI 模型，帶來無與倫比的檢索精度與貼合研究需求的語境洞見。
當你輸入研究問題，ATLAS.ti AI 會解讀並最佳化它，生成相關關鍵詞以檢索 Semantic Scholar 的海量學術庫，隨後識別最相關的論文，對發現進行摘要與語境化，最終交付精煉、可落地的洞見。
藉助一整套 AI 工具與質性資料分析功能，你可以在 ATLAS.ti Web 中完成全程文獻綜述。Paper Search 2.0 提供針對性摘要，為你省下原本用於通讀全文的大量時間，讓研究更高效地推進。
用自然語言描述你的研究問題。
AI 生成關鍵詞，檢索 2 億+ 學術資源。
對最相關論文給出聚焦研究問題的摘要。
一鍵匯入並引用到你的 ATLAS.ti 專案。
在 Semantic Scholar 之外，納入更多主流學術資料庫。
更精細的檢索能力，幫助你進一步縮小結果範圍。
進一步整合 AI，挖掘論文中更深層的洞見。