科研助手概述

在科研领域，研究人员经常面临信息检索效率低下、文献整理耗时、实验设计复杂等挑战，这严重影响了科研工作的进展。为了解决这些问题，引入了AI4S科学计算平台上的科研助手，包括通用科研助手、药研助手、基因助手、求解助手和预测助手。这些助手能够利用大模型、Agent、RAG等先进技术，提供从知识检索、文献总结到实验设计的多方位支持，旨在提高科研效率，简化科研流程，为科研人员提供高效、便捷的服务。

• 药研助手：专注于药物研发领域的智能科研工具，相比通用科研助手，在药物领域专业知识问答、文献总结、论文撰写上表现更优，同时面向药物研发领域的专业任务场景，可以通过理解自然语言实现任务编排和多种药研工具的调用，实现对话式药物研发（ChatDD），旨在为药物研发人员提供高效、便捷的服务。详情请参考药研助手。
• 基因助手：专注于基因数据分析，支持基因测序工具对话式调用。详情请参考基因助手。
• 通用科研助手：Deep Research，能够自主进行知识/信息检索实现科研难题深度思考和推理问答、文献调研与总结、论文撰写、科学实验方案设计与执行。详情请参考通用科研助手。
• 求解助手：专注于优化求解工作流，围绕需求分析、数学建模、求解计算和优化结果分析能力，助力业务人员高效解决复杂运筹优化求解任务。
• 预测助手：专注于预测建模工作流，围绕业务理解、数据分析、特征工程、模型训练、效果评估和报告生成，辅助业务人员高效完成预测分析任务。

图1 科研助手

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