研0不会总结文献核心科学问题？
对于很多刚进入科研领域的研究生来说，文献阅读是一道绕不过去的坎。
你可能已经下载了一大堆论文，但在组会汇报时，老师总是问你一句：“这篇文献解决了什么科学问题？”——而你脑子一片空白，只能笼统地回答研究了某个现象，却无法精准地提炼出核心科学问题和创新点。
其实，这个问题不仅仅是“读得不够仔细”，更是缺乏科学性的阅读方法和信息提取能力。幸运的是，现在AI如此发达，可以从“快速检索—智能解读—知识提炼—逻辑整合”全流程帮你解决这个痛点，让你在组会和论文写作中自信满满。
一、为什么研究生容易在“科学问题总结”上卡壳？
以我的经验，研究生在汇报文献时常犯以下几类错误：
1. 只关注研究内容，不关注科学问题
很多人会机械地描述作者做了哪些实验、用了什么方法，但忽略了这篇文章到底想回答什么科学问题。
2. 无法区分背景知识与核心问题
文章里有很多引言和综述部分，新手容易把背景当成核心科学问题。
3. 缺乏问题抽象能力
科学问题往往是高度凝练的，比如“某机制是否影响某疾病发生”，但很多人总结成十几个字的复杂句，难以让人抓住重点。
要解决这些问题，需要训练结构化阅读的能力，也需要高效的文献分析工具来辅助。
二、用 MedPeer 工具解决文献总结的两步法
第一步：Deep Search——智能检索，快速锁定相关文献并初步提炼
面对海量文献，你可能花了半天时间搜集资料，却发现很多内容无关紧要，导致后续总结时思路混乱。Deep Search 正是为此而生，它结合AI和检索增强生成（RAG）技术，能从数据库、学术文献和网络资源中高效挖掘信息。
Deep Search 的核心优势：
- 全能数据源检索：支持学术文献库和网络资源的全覆盖，输入研究问题，比如“人工智能在医疗影像中的应用”，系统会自动检索相关论文和报告。
- 结果可追溯：所有总结都附带引用链接，确保信息真实可靠，避免你盲目阅读低质文献。
技巧：仔细阅读这份调研报告，帮你初步梳理问题脉络，比如从多篇文献中提炼出“AI 算法如何提升诊断准确率”的科学空白点。这样，你只需花10-15分钟，就能从零散信息中抓住重点，避免“读了半天不知所云”。
通过这一步，你不仅找到了高质量文献，还获得了初步的科学问题框架，为后续解读打下基础。
第二步：文档解读——深度分析，精准提炼单篇文献的核心科学问题
拿到具体文献后，最头疼的往往是长篇大论的阅读和提炼。Deep Search给了你概述，但要深入到单篇论文的科学问题，还需文档解读。这款工具专为科研人员设计，能AI驱动地分析文档，帮助你快速把握本质。
文档解读 的核心优势：
- 智能文献总结：上传后，AI 自动生成结构化输出，包括“文章基本信息”“核心研究内容”“研究背景与意义”“专业术语解释”和“结论与参考文献梳理”。特别针对你的痛点，它会明确标注“核心科学问题”，如“本文旨在验证 X 因素是否导致 Y 现象的发生”。
- 灵活提问模式：支持自定义提问，你也可以划选原文中的引言部分，直接问“这里的核心空白是什么？”，AI 会给出针对性解读。
技巧：导入文献后，先看“研究背景与意义”部分，对比“核心研究内容”，科学问题往往就藏在二者的交汇处——背景描述了已知知识，核心内容则针对空白发问。汇报时，你可以直接复制这些提炼点，逻辑清晰、导师满意。
结合两步，你能高效处理从检索到解读的全链条：Deep Search 拓宽视野，文档解读 深挖细节。
三、实战案例：半小时从零到科学问题总结
假设你的课题是**“人工智能在医疗影像诊断中的应用”**（跨学科通用），你可以这样操作：
- Deep Search：输入“AI medical imaging diagnosis”，选专业版，提问“文献中核心科学问题汇总”。系统检索 20 篇相关论文，生成报告：常见问题包括“AI 模型如何减少假阳性？”和“算法泛化能力在不同设备间的挑战”。
- 文档解读：上传一篇高相关论文，提问“核心科学问题是什么？创新点如何解决？”。AI 输出：“科学问题：传统 CNN 模型在低质量影像上的准确率不足 80%，本文通过迁移学习提升至 95%。”还附带背景解释和结论对比。
- 整合输出：用报告和解读结果整理汇报大纲——开头陈述领域科学问题，中间逐篇提炼，结尾总结趋势。整个过程用时 30 分钟，从文献小白变汇报高手。
这种方法不依赖特定专业，适用于任何领域的研究生。
如果你每周按这个两步法处理文献，不到一个月，你的导师就会明显感受到你在科学问题总结能力上的进步——从含糊描述变成逻辑清晰、直击本质的汇报。