返回列表不是答案
关键词搜索给你排好序的论文清单,你还得一篇篇打开,才能知道它到底说了什么。
AI 学术搜索
提一个研究问题,得到一份带引用的综述
把一个聚焦的研究问题交给 Felo,它会跨 arXiv、PubMed、谷歌学术、CNKI、J-STAGE 等数据库读论文,再写成一份结构化综述,每一条结论都能点回原文。
为中文科研人员打造的学术搜索
覆盖 arXiv · PubMed · 谷歌学术 · Semantic Scholar · 中国知网 · J-STAGE
为什么做这个工具
现有工具只停在真正工作开始之前
多数科研人员在做综述的第一天,时间都花在跟搜索工具较劲,而不是读论文。
写一篇综述要读几十篇
横向对比三十篇论文的方法、结论、局限,既慢又重复,还容易出错。
AI 引用不可信
通用 AI 经常编造论文引用,在学位论文或投稿中根本不敢直接用。
非英文论文被忽略
英文优先的引擎把 CNKI、J-STAGE、DBpia 等地区数据库的重要研究漏掉了。
Felo 不一样的地方
为真正读论文的人做的工具
四项能力配合,让一次查询的结果真的可以用来引用,而不是只能再读一遍。
定向综述生成
写清研究问题、范围和深度,Felo 会跨相关论文一段段生成结构化综述。
多语言学术检索
一次查询覆盖中英日韩论文,摘要和关键词自动翻译,不再错过国内外的关键研究。
引用可溯源
综述里每句话都能点回它引用的论文段落,一键打开原文 PDF 或期刊页面。
论文速读摘要
每篇被引论文都附带方法、结论、局限、贡献的速读卡片,帮你决定哪篇值得读全文。
使用流程
从研究问题到带引用的初稿,一次跑完
三步搞定。不用在数据库之间切来切去,也不用手工拼结果。提出研究问题
像给同门说清楚一样:主题、关心的切入角度、时间范围、希望覆盖的语言。
Felo 跨库检索
arXiv、PubMed、谷歌学术、Semantic Scholar、CNKI、J-STAGE 等数据库并行搜索,按你要求的语言召回。
得到可验证的综述
阅读带编号引用的结构化综述,点任一编号即可看到原论文、引用段落和刊物信息。
真实场景
科研人员在这些时候用它
早期用户反复回来用的几个场景。
写文献综述
开始写学位论文章节或项目申报时,先拿到一份覆盖领域主要论文、争议、空白的综述初稿。
紧急追新研究
投稿或审稿前,快速确认这个月最新的相关研究,包括 arXiv、bioRxiv 上的预印本。
多语言资源整合
把中日韩论文整合进英文稿件,或者让英文研究者看见亚洲学术圈的进展。
跨学科探索
选题卡在两个学科之间时,Felo 同时跨两边检索,让你看到同一个问题在各学科里的讨论框架。
用户评价
为科研人员设计
我不再一口气开二十个标签页了。问一个问题就能拿到一份带引用的综述,还能对照 PDF 核对每一条。
多语言检索是真正的杀手功能。我的学生终于能看到谷歌学术埋没的日文和韩文材料科学研究。
文献综述章节我用一周写完,原本计划一个月。每条引用都能追回到真实论文,导师信得过。
过去我把摘要贴进 ChatGPT,还得祈祷引用是真的。现在拿到的是带期刊原链接的综述。
做跨学科项目时一次检索同时覆盖经济学和气候科学。Felo 找到的论文,单独在哪个库里都搜不齐。
作为研一新生,我本来完全不知从哪下手。提一个研究问题就拿到一份带引用的概览,一个下午就对领域有了全貌。
常见问题
学术搜索常见问题
关于数据库、引用、语言、综述生成的直接回答。谷歌学术返回排好序的论文列表,Felo 则跨最相关的论文写出一份结构化综述并带编号引用——你拿到的是综述初稿,不是搜索结果页。不少用户同时使用两者:用谷歌学术浏览,用 Felo 整理。
现在开始