AI如何帮助研究人员筛选材料与文献
AI可以缩短初筛和归类时间，但数据覆盖、术语差异、负结果缺失与引用核对决定结果是否可用。
先定义筛选任务
“寻找合适材料”范围过大。更可执行的问题会包含材料类型、目标性质、实验条件、可接受成本和排除项。AI 对明确约束更容易给出可核对的候选，而不是堆出看似相关的名称。
文献筛选也需要预先定义纳入和排除标准。若模型先看结果再改变标准，筛选过程会难以复查。
数据库覆盖会产生盲区
训练资料和检索数据库偏向已发表、英文和结果较显著的研究。负结果、地区期刊、早期方法与没有标准关键词的资料可能被忽略。
因此 AI 适合作为候选发现工具，而不是完整性证明。重要判断仍应回到原文、方法、数据和引用链。
结构化提取比摘要更实用
把材料名称、制备方法、测试条件、样本规模和主要限制提取到统一字段，通常比生成一段流畅摘要更适合比较。摘要容易省略边界，结构化表格则能暴露缺失项。
团队共享提取结果时，应保留对应页码、段落或图表位置。接收者才能快速回到原文，而不必重新搜索整篇文章。
人工复核聚焦高影响错误
无需逐字重复模型工作，但应优先复核会改变决定的字段，例如单位、材料配比、实验温度、统计方向和研究对象。
如果不同来源给出冲突结果，不应由模型自动投票。先比较实验条件和适用范围，冲突本身可能正是下一步研究问题。