加速研究— 借助 AI

我们的 AI 可阅读论文、数据集和实验室笔记本。挖掘洞见、生成实验流程并解释结果——同时不牺牲科学严谨性。

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AI 研究摘要 — 本周

实时

PRX-21

JAMA

Nature

arXiv

PubMed

NEJM

Cell

Papers reviewed

0

in 4h · 9 sources

Reproduced7/9

Bias flagged2

High-relevance28

深受全球领先研究团队信赖

一个用于文献、数据和实验室工作流的 AI 平台

从原始论文和数据集到可直接决策的发现——全部在一个工作流中完成。

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摄取任意研究资料

可读取论文、补充材料、实验室笔记本、检测数据集和流程 PDF——无需手动提取。

可解释、可复现的输出

生成可追溯的发现，并附带完整引用链和数据来源。

问为什么——获得带引用的答案

提出任何研究问题，都能得到清晰、带引用的答案——而不是一份 200 篇论文的阅读清单。

统一的研究数据智能

连接并分析论文、补充材料、实验室笔记本、检测数据和成像数据。AI 理解的是科学结构，而不仅仅是文本。

即时文献综述与元分析

自动运行引用链，识别复现信号，浮现冲突发现，并跨研究综合方法。无需手动阅读清单。

AI 生成的研究报告

生成文献综述、方法备忘录、复现报告以及风险/局限性分析。叙述清晰，并有引用证据支撑——可直接用于同行评审。

文献综述

方法备忘录

复现报告

从原始论文到可决策的发现

连接任意论文或数据集。生成文献综述。产出可解释的发现。全部具备完整引用可追溯性。

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为什么研究团队选择 Energent

没有黑箱。没有虚构引用。AI 理解科学逻辑，并解释每一项主张。

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为科学推理而生——不是通用 AI

不同于会虚构引用的聊天机器人，我们的平台理解研究设计，保持统计准确性，并将每一项主张链接到来源 DOI。

可解释、可复现的发现

每一项发现都可追溯到来源论文和数据集，完全可解释且可复现。没有黑箱答案。具备研究级信任。

可与你现有技术栈协同工作

可集成 PubMed、arXiv、Zotero、ELN 以及任意数据集格式。无需推倒重来。零工作流干扰。

制药与生物技术研发

更快的化合物筛选、靶点识别和试验设计。

学术与实验室团队

文献综述、方法复用、复现研究。

物理与工程研究

仿真数据、论文综合、假设追踪。

研究运营与项目负责人

项目组合可视化、复现追踪、方法偏移。

适用对象

为研究团队在每个阶段量身打造的工作流——从临床前发现到发表。

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SOC 2 Type 2

经过审计的安全控制和已验证的数据处理流程。

GDPR 与 HIPAA

全面符合全球研究和患者数据法规。

数据隔离

为每个实验室严格隔离数据，以保护知识产权和 PHI 的私密性。

数据隐私

你的研究数据绝不会被用于训练其他客户的模型。

LLM 隐私

发送给 LLM 提供商的数据不会被存储，也不会用于训练。

渗透测试

定期开展第三方渗透测试，以识别并修复漏洞。

安全

为研究而构建
合规

你的研究数据、知识产权和患者信息均受到行业领先的安全与合规认证保护。

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客户评价

研究人员怎么说

深受 PI、实验室主任和研发负责人信赖，将数月阅读转化为数小时洞察。

Alyse H.

数字馆藏策展人

我订阅后尝试整理了 400 张卡片图片。几周内，我测试了十多个 AI 程序：Claude AI、Energent.ai（@CambioML）、ChatGPT 和 Gemini……最终我不仅选择了 Energent.ai，而且你们绝对是遥遥领先的最佳选择。

Roberto C.

数据运营专员

我有包含超过 4.5 万条项目的电子表格，而 Energent AI 是唯一能够把所有内容整理出来的工具。

Kay P.

Power Query 分析师

使用 Energent.ai 构建复杂的 Power Query 解决方案非常有效，而且老实说，在这个用例上，它的效果明显比 Gemini 和 ChatGPT 更好。

Amjad M.

电信工程师

Energent.ai 是一个很棒的平台。作为一家大型电信公司的工程师，我发现它的数据分析能力非常有帮助。该平台提供了令人印象深刻的结果，而交互式输出也为我的工作增添了真正的价值。

一个伙伴，无限发现

20x

更快的文献综述

将数周阅读转化为数小时带引用、可复现的洞察。

85%

更少的人工综合

自动运行引用链、方法比较和元分析。

100%

带引用的发现

每一项主张都关联到来源 DOI、数据集或实验室笔记本条目。

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常见问题

快速了解将 Energent 部署到你的研究技术栈中的常见问题答案。

这会取代我们的 ELN 或文献管理器吗？

研究输出的准确性如何？

我们可以自定义方法和综述模板吗？

我们的研究数据会被用于训练模型吗？

无需代码，无需集成。让自动化触手可及，无需技术专长。

在依赖 AI 答案之前先验证它们 | Energent.ai