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中文自然语言搜PubMed
传统的PubMed检索，你需要先学会布尔逻辑、MeSH主题词、检索字段这些概念。但在超能文献里，你直接用中文描述你的需求就行了。
比如你可以这样搜："一型糖尿病近三年研究进展"，或者"GLP-1 最新的临床试验"，甚至"JAMA近5年肿瘤相关临床试验研究，IF大于10"。后台的大语言模型会自动把你的中文需求转化成精准的PubMed检索式，时间限定、期刊限定、作者限定、影响因子筛选这些复杂条件都能处理。
我们做了大量的医学领域微调工作，让模型能理解医学术语和检索逻辑。举个例子，当你说"糖尿病和心血管疾病的关系，最近5年，临床试验"，模型会生成类似这样的检索式：("Diabetes Mellitus"[MeSH Terms]) AND "Cardiovascular Diseases"[MeSH Terms] AND "Clinical Trial"[PT] AND ("2020"[PDAT] : "2025"[PDAT])。你完全不需要了解这些语法，但能享受到高级检索的精准度。
搜索结果出来后，不只是给你一堆文献列表，还会自动生成中文摘要总结和研究思维导图。思维导图可以一键下载，帮你快速梳理这个领域的研究脉络。文献引用也自动处理好了，支持AMA、APA、MLA、NLM等各种格式，复制粘贴就能用。
数据库方面，目前覆盖PubMed全库4000多万篇医学文献，后续会接入更多数据源。
AI文档翻译，格式完全不乱
做过学术翻译的都知道，PDF翻译最烦的就是格式全乱了。图表挪位、公式变形、页眉页脚错位，翻译完还得花大量时间调格式。
我们在超能文献里专门解决了这个问题。支持PDF、PPT、Word、Excel、ePub这些常见格式，12种语言互译，最关键的是翻译后格式完全保持不变。
技术上我们用了OCR加版面分析加深度学习的组合方案。先识别文档结构，区分出标题、正文、图表、公式这些不同的内容块，然后分块翻译，最后按原布局重组。图表和公式这些非文本内容会保留原样，避免翻译破坏掉原有信息。这个过程在底层做了大量优化，确保翻译后的文档跟原文档在排版上几乎一致。
25分钟生成文献综述
这个功能可能有点"丧心病狂"。输入一个研究主题，AI会自动检索相关文献，筛选高质量研究，提取核心观点，然后生成一篇结构完整的文献综述初稿。整个过程大概25分钟，你就能拿到一篇包含背景、研究现状、争议焦点、未来方向的综述文档。
当然，这不是让你直接拿去当毕业论文交（别想了😂）。这个功能的定位是帮你快速建立对某个领域的全局认知，省掉前期大量文献筛选和阅读的时间。你可以基于这个初稿继续深入，补充细节，调整观点。相当于把原本可能需要一周的工作压缩到半小时，让你更快进入状态。
为什么要做这个工具
说实话，市面上文献工具不少。但我们团队本身就是从医学科研圈出来的，深知痛点在哪。
英文不好的同学，看文献真的很痛苦。每天抱着词典啃论文，效率低不说，还容易误解原意。PubMed虽然强大，但不会用检索式的话，基本就是浪费。读完几十篇文献再写综述，时间成本高到离谱。这些问题一直存在，但一直没有特别好的解决方案。
我们想做的就是把AI的能力真正落到实处，降低医学信息获取的门槛。不管是临床医生、医学生、还是药企研发人员，都能轻松获取到高质量的医学文献，不被语言和工具的复杂度困住。
产品目前处于公测阶段，每天有10次免费查询额度。我们还在快速迭代中，技术团队在深圳，核心成员来自医疗AI和大模型背景。核心技术已经申请了专利（CN118964589B），会持续投入做产品迭代和功能优化。
从公测到现在，用户量在稳定增长。专业术语翻译精度能达到98%以上，综述生成平均25分钟一篇。看到越来越多的医生和研究生在用，还会主动给我们反馈建议，这种感觉挺好的。
开发者生态
除了网页版，我们也在构建更丰富的开发者生态，让超能文献的能力可以集成到更多场景里。
Zotero翻译插件：如果你是Zotero用户，可以安装我们的插件，在文献管理器里直接右键翻译PDF文档。精准翻译，格式保持，无需离开Zotero环境。插件已经在GitHub开源。👉
API接口：我们提供了完整的API服务，支持文献检索、文档翻译、深度研究等核心功能。如果你在做医学相关的应用或研究平台，可以直接调用我们的API，把这些能力集成进去。具体文档可以在官网查看。
MCP服务：对于需要更深度集成的场景，我们也提供了MCP（Model Context Protocol）服务支持，方便开发者在自己的AI应用中接入超能文献的能力。
这些工具和接口都是为了让超能文献的能力触达更多场景。如果你有集成需求或者合作想法，欢迎联系我们。
如果你也在做医学科研，欢迎试用并给我们反馈。有任何建议或Bug，可以在官网留言，或者给我们发邮件。我们也在寻找医学领域的合作伙伴和早期用户。