博客 on MaltSci 麦伴科研

当大语言模型走进临床科研一线

Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 +0000

麦伴科研创始人黄颂受邀在北京天坛医院开展《大语言模型与临床科研实践》专题培训

2025 年 12 月 2 日，北京。

在首都医科大学附属北京天坛医院的一间报告厅里，一场并不“传统”的科研培训正在进行。台下坐着的，是来自北京市医师科学家培养计划的优秀青年医生与医师科学家学员；台上分享的，却并不是某一个单一疾病、某一项具体实验技术，而是一个正在迅速改变科研工作方式的新变量——大语言模型（Large Language Models, LLMs）。

应天坛医院科技处邀请，麦伴科研（MaltSci）创始人、AI 与科研交叉领域长期实践者黄颂，为北京市医师科学家培养计划第二期学员带来了一场题为 《大语言模型与临床科研实践》 的系统培训。从人工智能的发展脉络讲起，落脚到临床科研工作流的每一个真实环节，这场持续数小时的课程，既是一堂技术科普课，也是一场关于“科研方式正在发生什么变化”的深度讨论。

从“医师科学家培养计划”说起

为了系统性提升青年医生的临床研究能力，北京市卫生健康委员会于 2024 年正式启动了“北京市医师科学家培养计划”。该计划面向临床经验扎实、具备科研潜力的优秀青年医生，通过高水平导师指导和在高水平研究机构的一年制科研训练，帮助其完成从“临床骨干”向“医师科学家”的跃迁。

首都医科大学附属北京天坛医院，作为该计划的重要临床研究能力培养基地，在 2024–2025 年间为两批学员精心设计了覆盖科研全流程的系列培训课程。从研究设计、数据分析到论文发表，从学术规范到前沿方法，课程目标非常明确：让青年医生真正具备独立提出科学问题、组织高水平研究的能力。

在这一背景下，引入“大语言模型与临床科研实践”这一主题，几乎是一个顺理成章却又极具前瞻性的选择。

一位“非典型”讲者的科研视角

在课程伊始，黄颂并没有直接进入“大模型怎么用”的操作层面，而是先花了一定篇幅介绍自己的职业背景。

北京大学计算机专业硕士毕业，曾就职于被称为“人工智能黄埔军校”的微软亚洲研究院；亲身经历桌面软件、互联网、移动互联网到 AI 大模型的四次技术浪潮；在搜索、电商、金融、短视频等多个行业推动 AI 落地；既在全球市值最高的公司中做过研究，也在创业公司里“下过车库”。

而近几年，他将主要精力投入到医学与科研场景中的 AI 应用：作为国家神经系统疾病临床医学研究中心多组学创新中心核心成员，参与 AI 辅助新药研发；同时创立麦伴科研，试图用大模型技术系统性重塑科研工作流程。

正是这样一条横跨 AI 技术、产业实践与医学科研的职业轨迹，使得这场培训从一开始就带有鲜明的“实践导向”——不是抽象地谈 AI 能做什么，而是聚焦：它正在怎样改变科研人员每天的工作。

大语言模型之前，人工智能走了多远

在正式讨论大语言模型之前，课程先回到一个看似基础、却经常被混淆的问题：什么是人工智能？

从最早的“苹果识别”问题谈起，到 NASA 对人工智能的定义，再到 1956 年达特茅斯会议提出“Artificial Intelligence”这一概念，课程梳理了人工智能七十余年的发展脉络：

七十年的算法积累
一百多年的算力提升
近三十年的数据爆发

同时，黄颂也专门澄清了科研人员中常见的几个概念混淆：AI、机器学习（ML）、深度学习（DL）之间的关系；监督学习、无监督学习、自监督学习各自擅长解决什么问题。

这一部分的目的并不在于“补课”，而是为了帮助学员建立一个清晰的认知框架：大语言模型并不是凭空出现的魔法，而是长期技术积累在某一时刻的集中爆发。

什么是“大语言模型”，以及它为什么重要

真正的转折点，出现在一句很多人已经耳熟能详的话—— “Attention Is All You Need.”

从 Transformer 架构讲起，课程回顾了语言模型的演进简史：从早期的统计语言模型，到神经网络语言模型，再到以 Transformer 为核心的大模型时代；从最初只能补全句子的模型，到逐渐具备指令遵循、上下文学习、复杂推理能力的通用模型。

在这一过程中，几个关键问题被反复强调：

“大”到底意味着什么？参数规模、数据规模、上下文窗口
语言模型的核心能力，本质上是预测下一个 token
“知识”“推理”“记忆”并不是模块，而是涌现能力

随着模型从单模态走向多模态，语言模型不再只是“会写字”，而是逐步拥有了“看图”“读表”“理解结构化数据”的能力，这也为其进入医学与科研领域奠定了基础。

医疗与科研，是大模型的天然应用场

在随后的章节中，课程将视角聚焦到医疗健康领域的大语言模型（Med-LLMs）。

从 BioBERT、PubMedBERT 到 ClinicalT5、GatorTron，从 Med-PaLM、GPT-4-Med 到各类中文医学模型，这一领域的演进路径清晰可见：一方面是通用模型在医学语料上的适配与增强，另一方面是围绕医学场景的垂直优化——RAG、微调、知识图谱、多模态理解、医疗智能体等。

这些模型的目标并不神秘：辅助临床决策、提升文献理解效率、增强科研推理能力、降低重复性劳动成本。

但真正引起学员共鸣的，是接下来这一部分。

当大模型开始“爬山”：对科研工作的冲击

课程中引用了 AI 学者 Hans Moravec 提出的“莫拉维克悖论”：计算机擅长人类觉得难的事（算术、记忆），却长期做不好人类觉得容易的事（理解、语言、感知）。

而大语言模型的出现，恰恰让这张“能力地形图”发生了剧烈变化。

过去需要多年训练的技能，正在被快速压缩：

多年英语听说读写训练，不如模型一次润色
数周文献调研与信息抽取，被 20 分钟的 AI 工作流替代
通宵撰写标书、课题报告，如今可以从一个提纲开始反复迭代

这并不是危言耸听，而是许多科研人员已经在日常工作中真实感受到的变化。

回到现实：临床科研工作流中的 AI 应用

在课程的后半部分，内容开始高度贴近学员的实际工作。

结合《Cell》《Nature》以及 Google DeepMind 等机构的最新报告，课程系统拆解了科研工作的主要阶段与核心痛点，并逐一讨论大语言模型可以介入的位置：

选题与综述阶段：问题澄清、研究空白定位、系统综述生成
文献阅读阶段：快速理解、跨语言阅读、图表与方法解析
知识挖掘阶段：关键信息抽取、证据链梳理
写作与润色阶段：结构优化、语言提升、风格统一
引文与溯源阶段：观点追溯、证据核查
科研作图阶段：机制图、流程图、示意图生成

在这一过程中，课程并没有回避不同工具之间的差异，而是通过对比 SciSpace、Elicit、AMiner、Consensus、Scite 以及麦伴科研自身的能力边界，帮助学员形成理性预期：AI 是工具，不是裁判，更不是作者。

科研人员，如何“用好”大模型

课程并未止步于“能做什么”，而是进一步讨论了“怎么用才靠谱”。

从科研人员使用大模型的不同层级谈起：

把它当搜索引擎
把它当写作助手
把它当研究合作者

同时，也坦诚讨论了使用过程中必须正视的风险：

幻觉与文献编造
学术伦理与署名问题
数据隐私与敏感信息泄露
学科知识边界与模型误判

在总结部分，黄颂用一句话概括了自己的期待： 希望 AI 成为繁冗事务的执行者，而科研人员，能把时间和精力留给真正值得思考的问题。

一次培训，更是一种信号

对于天坛医院和“北京市医师科学家培养计划”而言，这次培训并不只是增加了一门新课程，更释放了一个清晰信号：AI 已经不再是“将来某一天”的话题，而是当前科研能力建设的一部分。

而对于麦伴科研而言，这样的交流同样意义非凡——它验证了一个朴素的判断：真正有生命力的科研 AI，一定来自真实场景，也必须回到真实科研人员的工作中去。

关于麦伴科研（MaltSci）

麦伴科研（MaltSci） 是一家成立于 2024 年的 AI 驱动科研平台，致力于用大语言模型技术重塑科研工作流程。平台围绕文献检索、科研问答、智能阅读、科研作图、报告生成与引文溯源等核心环节，为科研人员提供从知识发现到成果输出的全流程智能辅助工具。官网是：https://www.maltsci.com 。

关于创始人

黄颂，北京大学计算机专业硕士，大数据和人工智能资深技术专家，曾任职微软亚洲研究院，在搜索、电商、金融等多个领域拥有丰富的大模型落地实战经验。近年来专注于AI与创新药研发/医疗科研领域的深度融合。 曾亚龙，海外生物医学博士，拥有丰富科研实践经验，长期关注 AI 在科研流程中的真实应用价值。

麦伴聊斋 | 为什么我们觉得“AI+科研”值得一试？

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

今天想跟大家聊一聊，“麦伴科研”为什么选择“AI+科研”这个赛道。

自从2022年ChatGPT横空出世以来，这波人工智能大模型的能力和影响力是越来越惊艳众人。其应用范围、伦理道德等话题也引起了学术界的热议。《Nature》近期的连续发布了多篇介绍AI助力科研的文章，麦伴也曾经做过转载介绍。一夜之间，从文献调研、课题生成，到实验设计和数据分析，再到论文写作，似乎每个环节，应用AI都成了避不开的话题。

麦伴科研有两位创始人。一位是老科研人，海归博士，他亲身经历并深知科研人的艰辛与不易。另一位则是资深的算法专家，20多年来，他一直致力于用人工智能技术去改变各行各业，让每个人都能活得轻松一些。

Have you made someone’s life BETTER today?

深聊之后，两个人一拍即合——麦伴，要让AI成为科研的加速器。

1. 科研人的艰辛

科研，这个词听起来光鲜亮丽，但亲身经历过的人都知道，它其实充满了挑战和痛点。科研流程大致可以分为六个阶段：课题创新、文献调研、实验设计和方法、数据获取和分析、图表创制、写作汇报与发表。每一个阶段，都有它独特的困难。

拿文献调研来说吧。每年都有成千上万篇论文发表，面对浩如烟海的文献，研究者常常感到无从下手。尤其是跨学科研究时，英文文献的语言障碍又是一大难题。你可能要花上几个月的时间，才能梳理出一个清晰的研究背景和现有成果的脉络。记得一位朋友做肿瘤免疫学研究时，光是文献综述就花了他近半年的时间，因为要兼顾免疫学、肿瘤学、分子生物学等多个领域，文献量庞大且专业术语繁杂，整理到头昏脑胀。

实验设计同样让人头疼。一个好的实验方案需要丰富的经验和对领域的深刻理解，否则很容易走弯路。实验周期长，失败率高，尤其在化学和材料科学领域，一个实验设计不合理，可能就要白白浪费数月甚至数年的时间和大量资源。曾经一个团队为了优化一种新材料的合成工艺，反复调整实验参数，结果前后耗费了两年时间，精疲力尽。

数据分析又是一道坎。科研数据往往量大且复杂，统计模型的选择、代码的编写和调试，让很多科研人员倍感压力。统计学不扎实，代码写不出来，分析结果也难以令人信服。甚至有的朋友因为数据分析环节拖延，导致整个项目进度停滞。

图表制作和论文写作也不是轻松活。科研图表需要准确、美观，还要符合学术期刊的规范。很多科研人员花费大量时间做图，却缺乏设计感，结果粗糙不专业。论文写作更是一项挑战，如何理清逻辑，讲好研究故事，尤其是很多非英语母语的学者，还要克服语言表达的障碍。投稿被拒、反复修改的经历几乎是家常便饭。

传统科研流程充满了繁重的工作量、时间消耗和技能门槛。很多时候，科研人员不得不花费大量时间在重复性、机械性的工作上，真正用于创新思考和突破的时间反而有限。

2. 新一代AI能力之强，让我们兴奋

正是在这种背景下，AI工具的出现让人眼前一亮。从《Nature》介绍的各类AI科研助手来看，AI几乎可以涉及科研的每一个环节，帮我们解决那些“痛点”。

课题创新阶段，AI可以通过大数据和自然语言处理技术，自动分析最新的研究趋势，识别文献中的研究空白，甚至生成创新的研究方向和假设。想象一下，不用再在浩瀚文献中苦苦摸索，AI就像个聪明的助理，为你指出最有潜力的研究课题。

文献调研阶段，现在的AI工具如Gemini Deep Research、OpenAI Deep Research、SciSpace和Claude，能快速从海量文献中提取关键信息，生成结构清晰、数据图表丰富的综合报告，甚至支持和PDF文档自然语言交互，帮你快速理解复杂研究内容。这样一来，研究者不再需要每天面对成堆的论文，节省了大量时间。

实验设计和方法方面，像CRESt这样集成多种AI技术的工具，可以根据研究目标自动生成实验方案，优化变量设置，甚至模拟实验过程，提前预估结果。它还能实时分析实验数据，发现异常并提出改进建议，极大降低了实验失败的风险。

数据分析阶段，GitHub Copilot 和 Cursor 等AI编程助手，能自动生成数据处理和分析代码，减少语法错误，帮你绘制专业的图表。即使你不是编程高手，也能轻松完成复杂的数据分析任务。

图表创制方面，AI可以自动生成符合学术规范的高质量图表，推荐最佳图表类型，帮你打造既准确又美观的视觉呈现。

写作、汇报与发表，Paperpal 和 Thesify等写作辅助工具，能检查论文语言、格式和逻辑，提供润色建议，甚至模拟审稿意见，助你提高稿件质量，提升投稿成功率。

想象一下，有了这些AI助手，我们科研的机械重复工作被大大压缩，研究者可以把更多精力放在真正的思考和创新上。这不仅能提升效率，更有望大幅缩短科研周期，使科研成果更快惠及社会。

3. AI+科研这个赛道也充满挑战

当然，虽然“AI+科研”听起来令人兴奋，前行的道路上也充满了荆棘。

首先，科研本身专业性极强，AI工具的有效运用需要科研人员既懂科研，又懂AI。这对人才的复合能力提出了更高要求。只有深刻理解科研本质，才能合理利用AI工具，避免盲目依赖、误用甚至产生错误结论。

其次，市面上的AI工具竞争激烈。虽然，我们评测过的令人眼花缭乱的工具当中，好用的其实凤毛麟角，但其中也不乏一些优秀的新生代正在崛起。大厂或许短期内不会大规模介入这个细分领域，毕竟科研市场相对小众，且涉及大量垂直专业细节。

此外，AI模型本身也存在局限，例如仍有一定的错误率，某些情况下需要人工复核，特别是涉及数据敏感性和伦理问题时，如何确保科学严谨和数据安全也需要认真对待。

面对这些挑战，惟有保持初心和保持定力。用一点一滴坚持不懈的努力，去驾驭AI为科研所用，真正提升科研的效率，让更多普惠大众的成果能够及早落地。

在“AI+科研”这条道路我们不会孤单，希望能有更多的朋友一起探索、一起成长。

参与的方式很多，加入我们的微信群留言或者讨论，试用我们的产品提出宝贵建议，或者只是默默的关注着我们的成长，我们一样感觉得到。😄

https://www.maltsci.com/ 刚起航，这里见。

AI 赋能科研：麦伴科研（MaltSci）助力高效文献研究

Mon, 29 Dec 2025 00:00:00 +0000

「麦伴科研 MaltSci」

AI 让科研更高效

从信息过载到知识洞见

对于刚踏入科研领域的学生或研究助理而言，文献研究往往是第一道难关。
面对「文献浩如烟海，如何快速找到核心研究？」的困惑，以及「阅读文献耗时费力，如何高效吸收关键信息？」的挑战，传统的研究方法显得力不从心。

基于最新 AI 模型的 麦伴科研（MaltSci），正在重塑科研人员的文献研究方式。
它帮助研究者从繁杂信息中快速提炼出真正有价值的知识洞见。

本文将通过五大核心环节，系统介绍如何借助 AI 实现高效文献研究：

精准检索
深度速读
知识库构建
引文追溯
知识输出

第一阶段：精准锁定

从海量文献到高价值信息

高效研究的第一步，是快速、准确地找到最有价值的文献。
AI 强大的检索与筛选能力，能够帮助研究者从信息海洋中精准捕捞核心研究。

1.1 强大的文献覆盖能力

麦伴科研（MaltSci）集成了海量学术资源，
数据库覆盖 4100 万 + PubMed 文献，为研究工作提供坚实、可靠的起点。

1.2 多维筛选，精确定位

拥有海量数据只是开始，真正的关键在于筛选。

通过多维度条件组合，研究者可以迅速缩小检索范围，直达核心文献：

影响因子（IF）
设定 IF 范围，优先锁定高影响力研究，确保关注领域前沿成果。
期刊分区（Q1）
直接筛选顶级期刊，聚焦领域内最核心的学术输出。
被引频次
按被引量排序，快速发现奠基性或突破性工作。
发表时间
灵活设定时间区间，既可追踪最新进展，也能回顾经典研究。

通过多维组合筛选，
原本可能多达数百万（例如超过 670 万）的检索结果，
可迅速精炼为 几十篇最具价值的核心文献。

精准锁定只是第一步，接下来，更重要的是如何高效理解它们。

第二阶段：深度速读

从通读全文到秒懂核心

找到文献之后，真正耗时的往往是「读懂」。
AI 辅助阅读，让数小时的阅读工作压缩到几分钟完成。

2.1 一键洞见，快速概览

麦伴科研的 AI 阅读器可自动拆解论文结构，
以高度结构化的方式呈现关键信息，例如：

研究背景与研究目的
技术路线与实验设计
主要发现与研究特色

通过「一键洞见」，
研究者可以在几分钟内判断一篇论文是否值得精读，大幅降低试错成本。

2.2 交互式阅读，精准提问

AI 将文献阅读从「被动接受」转变为「主动探索」。

划词 / 划句提问
遇到陌生术语、复杂方法或晦涩段落，只需选中内容即可向 AI 提问，
AI 会结合上下文给出精准解释，阅读不断档。
读图理解
图表往往承载论文的核心证据。
AI 可识别并解释复杂图表、流程图与数据图，
帮助研究者快速理解实验逻辑与结论依据。

2.3 智能对话，获取综述级答案

除了单篇文献，研究者还可以提出更宏观的问题，例如：

类器官在疾病模型中的应用有哪些？

AI 会基于其知识体系，给出附带参考文献的综合性回答，
并清晰标注信息来源，确保学术严谨性与可追溯性。

理解了单篇文献之后，下一步是如何系统地管理与整合这些知识。

第三阶段：构建知识库

从文献管理到知识生成

>

3.1 创建你的专属科研资料库

「我的知识库」是 MaltSci 的核心功能之一。

研究者可以按不同课题建立多个独立知识库，例如：

帕金森病
类器官
神经接口

这种结构化管理方式，有助于构建清晰、可持续生长的知识体系。

3.2 在知识库内进行智能对话

在个人知识库中与 AI 对话，其最大价值在于：

AI 的所有回答，严格基于你上传和信任的文献集合。

这有效规避了通用大模型可能出现的「信息幻觉」，
相当于为你打造了一位高度聚焦、完全可信的私人科研助手。

3.3 一键生成文献综述大纲

当知识库积累到一定规模后，你只需一句指令：

生成「帕金森病发病机制」的综述大纲

AI 即可输出：

结构清晰
逻辑严谨
自动附带参考文献列表

大幅降低综述写作门槛，让研究者将精力集中于真正的思考与创新。

第四阶段：引文追溯

从观点到源头

科研的底线，是每一个结论都有据可查。

4.1 功能与价值

「引文追溯」的核心，是学术层面的 Fact-Checking：

验证数据是否真实
确保观点有明确来源
避免错误引用与学术风险

4.2 操作示例

操作过程非常直观：

输入观点
例如：

中国 2021 年卒中患者人数已达 2600 万
获取原文
AI 会迅速返回对应原始文献，并
直接高亮显示相关原文句子，
同时给出完整文献信息与上下文。

第五阶段：知识输出

从洞见到初稿

MaltSci 的「润色改写」功能，连接研究与写作：

可输入笔记、草稿或零散观点
支持多种输出风格：
- 严谨正式的学术写作
- 通俗易懂的科普表达
- 自定义个人风格

让从研究笔记到论文初稿的转化变得高效而顺畅。

重塑你的科研工作流

环节	传统科研流程	MaltSci 赋能流程
文献检索	关键词检索，手动筛选，耗时且易遗漏	多维智能筛选，数分钟定位核心文献
文献阅读	通读全文，理解门槛高	AI 结构化拆解 + 交互式问答
知识管理	手动整理，信息零散	可对话的动态知识网络
事实核查	手动回溯引用，效率低	引文追溯，秒级定位原文

结语

我们鼓励每一位研究者，主动拥抱科研新范式。
这不仅是节省时间，更是将研究者从繁琐的信息处理中解放出来，
把真正宝贵的精力，用在知识发现与创新本身。

让 AI 成为你最可靠的科研伙伴，
开启一段更高效、更深刻、更具创造力的学术旅程。

👉 www.maltsci.com

从微软到 MaltSci：被《南方周末》记录的科研人与 AI 故事

Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 +0000

“每一次技术代际的变革，其实都在延伸或替代人的某些基础能力。” ——《南方周末·那些托举自己的年轻人》

那天，《南方周末》的报道在朋友圈刷屏，标题是《那些托举自己的年轻人》。

在众多故事中，我们看到熟悉的名字——黄颂。

作为合伙人，很想跟大家分享一下老黄以及麦伴科研 MaltSci 的故事。

老黄-麦伴科研（MaltSci）创始人，一位曾在微软亚洲研究院从事 AI 研究、后来跨界医药 AI 创业算法专家。如今，我们正一起做着一件看似简单却极其艰难的事：让 AI 真正懂科研。

①

从算法专家到产品人：用 AI 理解科研，而不是取代科研

在南方周末的报道中，老黄回忆了他离开微软的决定。那时的他在领域内已经颇有建树，却始终觉得“距离真实世界太远”。

科研成果从实验室走到应用，往往需要漫长的转化周期，他希望能看见更直接的影响力——于是，他走向创业。

十多年后，AI 浪潮再次来临，老黄敏锐地意识到，这一次的技术革新，不只是效率的提升，更是科研工作方式的重构。

“科研 AI 不能只停留在生成内容的层面，它应该回到研究现场，理解科研逻辑，协助思考，而不是取代思考。” ——黄颂，《南方周末》专访中

麦伴科研（MaltSci）便是在这样的理念下诞生的。

不同于一般的 AI 问答平台，MaltSci 从第一天起，就选择了最“难”的路线：基于真实文献的 AI 科研系统。

这意味着每一条回答、每一个结论，都必须能追溯到真实的 PubMed 或学术数据库来源。

团队为此花了近一年时间，构建了底层文献索引体系，并引入 AI 语义检索与引文追溯算法，让用户在对话中不仅能得到答案，还能追溯出处。

“科研 AI 的可信度，来自它敢不敢被验证。”老黄说。

②

当科研遇到 AI：产品里的学术温度

我们大多数成员都具有科研背景，我们做过实验、写过论文、熬过截稿夜，也深知科研人真正的痛点。

因此，MaltSci 的产品设计并不是为了“让 AI 显得聪明”，而是为了“让科研人更高效”。

以最新上线的润色改写功能为例——

很多 AI 产品能改写文章，但很少能理解“科研写作的语气”。科研写作要求逻辑清晰、措辞严谨、语义递进，而不是单纯地“更通顺”。

MaltSci 的润色引擎允许用户根据需求选择“学术风格”“通俗风格”或“自定义风格”，还能输入参考范文，让 AI 学习目标语气。

比如在科研写作中，用户可以输入《Nature》、《Cell》甚至《滕王阁序》（如下图）的片段作为风格样本，系统会自动匹配句式与词汇层次，让改写后的内容更贴近顶刊表达习惯。

此外，MaltSci 近期还上线了综述生成功能。

它不是普通的“生成报告”功能，而是基于上百篇真实文献的自动汇总与结构分析：

系统会提取研究主题的最新进展、核心机制、研究争议、未来展望，并生成标准格式综述。

更重要的是，所有参考文献都可追溯、可引用——每篇综述背后，都有真实文献的支持。这些功能背后，是科研人对科研的深刻理解。

正如老黄常说的一句话：

“科研 AI 不是替代论文写作，而是让科研人从重复劳动中解放出来，把时间花在更重要的思考上。”

③

科研

不该是孤独的长跑

在 MaltSci 的用户中，有科研大牛、博士后、科研助理、硕士生，也有刚入门的科研小白。

他们来自不同的实验室，却在同一个夜晚，为各自的科研问题熬夜。

有人凌晨发来反馈：“我用引文溯源功能找到了那篇忘记出处的论文，太有用了。”

有人留言说：“这是我第一次觉得 AI 懂科研。”

我们比任何人都清楚，那些看似简单的需求背后，是科研人想要更高效、更严谨的努力。

麦伴科研希望能成为他们手边的一块“砖”——在跨不过去的地方，托他们一把。

正如俞敏洪在南方周末文章结尾所说：

“每一个学生，在他奋斗最艰难的时候，我们给他垫上一块砖头，他不至于掉进沟里。”

麦伴科研也愿意成为那样的“砖头”——

在科研的路上，帮你少走一点弯路，节省一点时间，留更多精力给思考与创造。

④

让 AI 回到科研现场

黄颂在采访中提到：“AI 的力量，不在于生成，而在于理解。”

这句话，也是 MaltSci 产品的精神核心。

科研 AI 的发展，不能只停留在“写得快”，而是要“写得对、写得深”。

在未来版本中，麦伴科研将进一步推出更多符合科研真正需求的功能——

帮助科研人从复杂文献中提取核心思想，形成高质量的学术输出。

而所有这些努力，归根结底，是为了让科研回归它的本质：

发现、思考、创新，而非被琐碎淹没。

尾声

当《南方周末》记录下老黄的故事时，它不仅写下了一个创业者的选择，也写下了我们这一代科研人的群像。

他们在数据与文献中探索未来，也在焦虑与不确定中寻找秩序。

而麦伴科研，正是从这样的现实出发——

理解科研的难，尊重科研的深，用 AI 让科研变得更高效、更自由。

科研，不是职业，是理想的实践。

AI，不是答案，是让思考走得更远的工具。

立即体验麦伴科研 MaltSci

www.maltsci.com

震惊！三分钟生成一份拥有 100+真实引文的综述！

Sat, 25 Oct 2025 00:00:00 +0000

「麦伴科研 MaltSci」

AI 让科研更高

在科研写作中，综述几乎是每位科研人绕不开的一道关卡。它既要求对某个领域的最新进展了然于胸，又需要系统梳理海量文献，还得保证引用真实可溯源。对大多数人来说，这不仅是体力活，更是时间与精力的巨大消耗。

那么，有没有一种方式，能让我们在最短的时间内，快速生成一份结构完整、引用真实的综述文章呢？

答案是：有的。

今天，我将演示如何通过 MaltSci，仅用三分钟，就能生成一份包含 100 个真实参考文献的高质量综述。

Step 1：通过 MaltSci 的定制报告输入想要调研的主题打开 MaltSci 的定制报告功能，在生成报告页输入想要调研的主题，可以是一句话也可以是一个词。

在点击确定前，可以选择使用自己创建的文献知识库，也可以选择全量的 PubMed 摘要库。同时也可以选择综述生成的语言与模型。

同时也建议勾选“确认大纲选择”，这样在综述生成前可以先明确一下文章大纲是否符合要求，如果需要调整，也可以通过调整大纲而调整整篇文章的内容。

Step 2：确定大纲内容，一键生成综述在大纲页面，可以先看一下大纲是不是自己满的内容，如果需要调整可以通过对话框对大纲进行调整。

如果确认大纲无误，可以点击“确认大纲并生成报告”进入报告生成。

Step 3：在线查看、下载或分享报告进入报告生成页面后，只需要 1-5 分钟的等待，便可获得完整报告。

MaltSci 生成的报告或者综述全部来自真实文献，综述引文可达到 100 篇以上，且全部是真实引文。

可通过历史报告在线查看，也可以通过下载报告下载到本地。

当然，如果大家希望对文献的发表时间和影响因子进行限制，可通过手动创建文献知识库，然后基于知识库生成报告或者综述。

立即体验 MaltSci 👉 https://www.maltsci.com/

当试用了多款科研辅助工具后，我们决定自己做一款

Mon, 13 Oct 2025 00:00:00 +0000

「麦伴科研 MaltSci」

AI 让科研更高效

一、为什么“AI 科研工具”总差点意思

2024 年夏天，我们把市面上能注册到的科研辅助软件几乎试了个遍：

通用大模型：写综述像开盲盒，10 条参考文献里 5 条“查无此文”，幻觉率比阳性结果还高。

传统文献管理器：检索、去重、插引一条龙，却只负责“存”，不负责“懂”；想追问一句“这篇队列研究的 N 值到底多大？”仍得自己打开 PDF 翻半天。

知识图谱工具：节点连得眼花缭乱，可一旦追问“这两篇矛盾结论谁更可信？”图谱便沉默——它没有全文，也没有判断标准。

那天我们把电脑一合：“既然都是半吊子，不如我们自己造个‘全吊子’。”

二、两个中年人的“一拍即合”

我，回国近五年、处处碰壁的三无伪海龟，好在求学与工作都没离开科研；老黄，二十年算法老兵，亲历大模型起落，深度参与过 AI+医学项目。

一个懂科研的痛，一个懂算法的痛，我们都不想科研人再痛一遍。

于是达成共识：做一款以“知识”而非“文献”为最小单元的 AI 科研工具；让文献调研从“周”缩到“小时”，让“参考文献 100 篇”不再成为综述的心理阴影。

三、麦伴科研 MaltSci 是什么

全量 PubMed 打底

我们几乎把全部公开数据库搬进系统，用户可自建文献知识库，并在此基础上完成问答、综述、单篇精读、引文溯源。

可定制化的个人知识库

只需一个问题、一个关键词、一个基因、一个蛋白或一种疾病，系统即可按影响因子、发表时间等条件筛出核心文献，生成专属知识库。

对话＝证据，而非“生成”

每次回答均追溯到具体文献，观点有据可查；用户可自由切换“个人库”或“全量 PubMed”作为证据源。

综述报告一键生成，仍可“逐句溯源”

一句话即可生成附数百篇真实引文的报告或综述，大纲随时调整，段落句句可追参考文献。

“包爽的” | 与整个 PubMed 对话是什么体验？

Fri, 05 Sep 2025 00:00:00 +0000

「麦伴科研 MaltSci」

AI 让科研更高效

科研中，最痛苦的事情之一就是：

明明知道答案藏在海量文献里，却要耗费无数个小时翻检、筛选、对比，最后仍可能遗漏关键信息。

想象一下，如果你能直接和整个 PubMed 对话，会是什么感觉？

你只需输入一个问题，背后就有数千万篇真实论文为你提供支撑，AI 帮你即时整合、引用并解释。不用再盲目搜索，不用再逐篇翻阅，科研效率瞬间提升一个量级。

今天，我就带大家体验一下：如何用 MaltSci，把全量 PubMed 变成你的科研“合作者”。

为什么说它“包爽”？ 1、全量覆盖 + 个性化定制 MaltSci 基于近 5000 万条 PubMed 文献摘要进行对话，并支持定制筛选，比如限定发表时间、期刊影响因子，甚至可以直接使用你自己上传的文献知识库，让对话更贴近你的研究方向。

2、答案都有据可依每次对话生成的回答都会带有参考文献，且均可溯源至真实的 PubMed 论文，再也不用担心虚假的“AI 编造参考文献”。

3、自动推荐话题相关文献除了回答问题，MaltSci 还会自动推荐与对话主题相关的文献，帮助你快速扩展阅读范围，获得更多科研灵感。

这意味着什么？不再是“漫无目的的检索”，而是即时获得高质量答案+真实文献支撑+延伸阅读建议。科研效率成倍提升，查文献不再是负担，而是源源不断的灵感来源。

与整个 PubMed 对话，不仅“包爽”，更可能改变你的科研工作方式。

现在就来体验 MaltSci，和 PubMed 开启一场真正的学术对话。

www.maltsci.com

一句话，就能找到文献出处？科研人的‘引文神器’来了！

Sun, 17 Aug 2025 00:00:00 +0000

「麦伴科研 MaltSci」

AI 让科研更高效

在科研写作中，引用是一项必不可少的工作。我们经常会遇到这样的场景：在某篇文章里看到一句话或一个观点，想要找到它的出处，却往往需要耗费大量时间去翻找原始文献，甚至还可能找不到真正的来源。这不仅影响效率，也可能带来学术严谨性上的风险。

为了帮助科研人员解决这一痛点，MaltSci 推出了“引文追溯”功能。它的逻辑很简单：只需输入一句话或一个观点，系统就会自动追溯其来源，为你找到最相关的文献，并且一键导出你想要的引文格式。

功能亮点：

一句话即可查询 —— 无需复杂的检索语句，直接输入你关心的内容；

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快速追溯出处 —— 系统会在全量学术文献中匹配，找到最可能的引文来源；

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保障学术严谨 —— 每一条结果都来自真实文献，让你的论文和报告更可靠。

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科研写作的核心是“有据可依”。借助“引文追溯”，无论是综述写作、论文修改，还是日常科研笔记整理，你都能轻松验证观点的来源，让科研过程更加高效和严谨。

每一个文献都可以一键进入阅读模式。

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立即体验 MaltSci 引文追溯功能：

https://www.maltsci.com/