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AI 科研,顶会文献加持
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文献索引与检索引擎
顶尖学术会议论文 + 久经检验的科研实践经验
从文献综述到 Paper 发表
每一步，都有据可查。
智能体的每次回答，背后都是顶尖论文和科研实战经验的证据支持，绝不靠猜。
Lune 收录每一篇论文的 全文，AI 作答时会直接引用相关 Paper 原文里的方法、公式和语句。
Claude+Lune
你
我刚接触检索增强生成（RAG），有哪些奠基性的论文？它们各自到底提出了什么？
智能体
调用了Lunesearch_papers ·get_paper_fulltext [1]
这个方向有三篇奠基之作：RAG [1] 提出了「先检索、再生成」的范式，REALM [2] 把检索做成端到端预训练，Fusion-in-Decoder [3] 则把它扩展到多篇文段。近期的工作让检索变得自适应：Self-RAG [4] 让模型自己决定何时检索，并对生成的内容做自我批判。下面是 RAG 原文对自身框架的描述：
全文 · Lewis et al., NeurIPS 2020
We introduce RAG models where the parametric memory is a pre-trained seq2seq model and the non-parametric memory is a dense vector index of Wikipedia, accessed with a pre-trained neural retriever.
告别 AI 幻觉
顶会 Paper 全文索引，无引用幻觉
Lune 依据 CORE 与 CCF 排名，全文收录 A*, A 等级会议，不掺入开放网络的灌水内容，也没有标题党，让 AI 能扎根于可引用的真实论文。
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顶尖会议
领域真正取得进展的会议，全文收录，绝非从公开网络抓取。
不错过任何 SOTA
顶尖会议一录用，新论文当天就送到智能体面前，知识始终保持最新。
不止论文，还有最佳实践库
一个精选的语料库，涵盖同行评审、创新性、实验设计、评估方法与会议选择的经验叙述。教给智能体审稿人真正看重的东西。
这些洞见与指引，提炼自塑造各领域的一线学者，取自他们的演讲、访谈、笔记与论文。
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Lune 为你的科研工作流添砖加瓦。
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一次接入 Claude、Cursor、Codex 等应用，智能体即刻拥有搜索、引用追溯、全文、会议动态与科研方法，全部有据可查。
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