2025年最佳的 227 個研究工具

OpenPaper 學術加速器是一款專為學術研究者和學生設計的工具，幫助用戶更高效地查閱、引用和總結學術文獻。通過集成多種學術資源，用戶可以快速獲取所需文獻，並生成參考文獻格式，極大地提升了研究效率。該工具的核心優勢在於其強大的文獻搜索功能和智能化的閱讀體驗，適合各類學術研究需求，現階段免費提供基礎功能。

Minicule是一個用於EBV研究和科學發現的平臺。它可以幫助用戶將複雜數據轉化為清晰的知識圖譜，加速研究發現過程。該產品為生命科學領域的研究者提供了強大的數據可視化和協作工具。

該產品是一個 Python 腳本，利用 Gemini API 從 arXiv 獲取和總結研究論文。它幫助研究人員、學生和愛好者快速提取關鍵信息，從而節省閱讀冗長文獻的時間。該工具不僅適合個體用戶，還可以自動化日常的文獻檢索，提升研究效率。產品免費提供，易於安裝和配置。

SurfSense 是一款開源的 AI 研究助手，它將多種外部資源（如搜索引擎、Slack、Notion 等）整合在一起，幫助用戶高效地進行研究和信息管理。該產品支持多種文件格式的上傳與搜索，具備自然語言交互能力，並能快速生成內容。SurfSense 旨在提升研究效率，適合對知識管理有高需求的用戶。

DeerFlow 是一個深度研究框架，旨在結合語言模型與如網頁搜索、爬蟲及 Python 執行等專用工具，以推動深入研究工作。該項目源於開源社區，強調貢獻回饋，具備多種靈活的功能，適合各類研究需求。

CameraBench 是一個用於分析視頻中相機運動的模型，旨在通過視頻理解相機的運動模式。它的主要優點在於利用生成性視覺語言模型進行相機運動的原理分類和視頻文本檢索。通過與傳統的結構從運動 (SfM) 和即時定位與*構建 (SLAM) 方法進行比較，該模型在捕捉場景語義方面顯示出了顯著的優勢。該模型已開源，適合研究人員和開發者使用，且後續將推出更多改進版本。

Atypica.AI 是一個專注於商業研究的智能體框架，利用語言模型來分析和理解消費者情緒、市場認知與決策偏好。該產品通過模擬消費者個性與認知，為品牌提供深入的洞察，從而幫助其在激烈的市場中定位和提升自身競爭力。其主要優點包括提升品牌故事的傳播能力、優化市場策略及增強消費者忠誠度，適合希望深入理解目標市場的企業和品牌。Atypica.AI 的價格及定位依據具體使用需求而定，通常面向中大型企業。

SmolDocling-256M-preview是由ds4sd推出的一個具有256M參數的語言模型，專注於醫學領域。其重要性在於為醫學文本處理、醫學知識提取等任務提供了有效的工具。在醫學研究和臨床實踐中，大量的文本數據需要進行分析和處理，該模型能夠理解和處理醫學專業語言。主要優點包括在醫學領域有較好的性能表現，能夠處理多種醫學相關的文本任務，如疾病診斷輔助、醫學文獻摘要等。該模型的背景是隨著醫學數據的增長，對處理醫學文本的技術需求日益增加。其定位是為醫學領域的研究人員、醫生、開發者等提供語言處理能力支持，目前未提及價格相關信息。

該產品是基於格子玻爾茲曼方法（LBM）的項目，格子玻爾茲曼方法是一種用於計算流體動力學的數值技術，通過模擬微觀粒子的運動來描述宏觀流體行為。其重要性在於可以對複雜流體系統進行高效模擬，例如多相流、多孔介質中的流動等。主要優點包括計算效率較高、邊界條件處理相對簡單、易於並行化等。從項目頁面來看，該項目是開源項目，託管於GitHub，適合研究人員、學生等進行相關的流體動力學模擬研究和學習，定位為科研和學術用途，目前免費使用。

CustomGPT.ai Researcher 是一款基於人工智能的深度研究工具，旨在幫助用戶快速生成高質量的文章。它結合了先進的自然語言處理技術，能夠從用戶提供的自定義知識庫或公共互聯網資源中提取信息，並生成結構化、邏輯清晰的文章。該工具對於需要進行大量研究和寫作的用戶來說非常實用，能夠顯著提高工作效率，節省時間和精力。其價格和具體定位尚未明確，但根據其功能和目標受眾，可能主要面向企業和專業人士。

Project Aria 是 Meta 推出的專注於第一人稱視角研究的項目，旨在通過創新技術推動增強現實（AR）和人工智能（AI）的發展。該項目通過 Aria Gen 2 眼鏡等設備，從用戶視角收集信息，為機器感知和 AR 研究提供支持。其主要優點包括創新的硬件設計、豐富的開源數據集和挑戰賽，以及與全球研究合作伙伴的緊密合作。該項目的背景是 Meta 對未來 AR 技術的長期投入，旨在通過開放研究推動行業進步。

Google CameraTrapAI 是一個用於野生動物圖像分類的 AI 模型集合。它通過運動觸發的野生動物相機（相機陷阱）拍攝的圖像來識別動物物種。該技術對於野生動物監測和保護工作具有重要意義，能夠幫助研究人員和保護工作者更高效地處理大量的圖像數據，節省時間並提高工作效率。該模型基於深度學習技術開發，具有高準確性和強大的分類能力。

Shandu是一個基於AI的研究系統，能夠通過多源信息合成和深度迭代探索生成全面的研究報告。它利用先進的語言模型和智能網絡爬蟲技術，自動完成從問題澄清到內容分析的全過程。其主要優點包括高效的信息整合能力、靈活的多源數據處理以及強大的知識合成能力。該產品適用於需要快速生成高質量研究報告的場景，如學術研究、市場情報分析和技術探索。目前該產品為開源項目，用戶可以根據需求進行定製和擴展。

Deep Review by SciSpace 是一款面向科研人員和學者的深度文獻綜述工具。它利用人工智能技術，幫助用戶快速完成系統性文獻綜述，確保不遺漏重要論文。該工具支持多種功能，如文獻搜索、深度分析、數據提取等，旨在提高科研效率。其定位為科研人員的智能助手，價格可能需要通過官網進一步確認。

Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究級智能眼鏡，專為機器感知、情境 AI 和機器人研究而設計。它集成了先進的傳感器和低功耗的機器感知技術，能夠即時處理 SLAM、眼動追蹤、手勢識別等功能。該產品旨在推動人工智能和機器感知技術的發展，為研究人員提供強大的工具來探索如何讓 AI 更好地理解人類視角的世界。Aria Gen 2 不僅在技術上取得了突破，還通過與學術界和商業研究實驗室的合作，促進了開放研究和公眾對這些關鍵技術的理解。

該產品是一個基於Web的AI研究工具，旨在幫助用戶快速、深入地進行主題研究。它通過整合多種搜索引擎、網絡爬蟲技術和大型語言模型，能夠迭代地進行深度研究，並以直觀的樹形結構展示研究過程。該工具支持多種語言的搜索，還具備即時反饋、搜索可視化、導出報告等功能，極大地提高了研究效率。它適用於需要進行大量信息收集和分析的用戶，無論是學生、研究人員還是專業人士，都能從中受益。目前該產品免費提供，具有很高的性價比和實用價值。

DeepTutor 是一款面向學術研究與學習的智能工具，通過 AI 技術為用戶提供深度的文檔解讀服務。它不僅能夠提取文本信息，還能理解圖表、公式等複雜內容，幫助用戶快速獲取關鍵信息。該產品主要面向學生、研究人員以及專業人士，旨在提高他們的學習和研究效率。目前，DeepTutor 提供免費試用，用戶可以通過上傳文件並選擇不同的生成模型來體驗其強大的功能。

Deep research 是由 OpenAI 開發的一種新型模型能力，專注於通過互聯網進行多步驟複雜任務的研究。它基於 OpenAI o3 的早期版本優化而成，能夠通過推理搜索、解讀和分析大量文本、圖像和 PDF 文件，並根據遇到的信息靈活調整策略。該模型還可以讀取用戶提供的文件，並通過編寫和執行 Python 代碼來分析數據。Deep research 的主要優點包括強大的推理能力和對複雜任務的高效處理能力，適用於需要深入研究和分析的場景。其背景是 OpenAI 在人工智能領域的持續創新，旨在為用戶提供更強大的工具來解決複雜的現實問題。目前，該模型主要面向 Pro 用戶，價格和具體定位尚未明確。

AI co-scientist 是谷歌研究團隊開發的一款多智能體 AI 系統，旨在通過人工智能技術輔助科學研究。該系統基於 Gemini 2.0 構建，能夠模擬科學方法的推理過程，生成新的研究假設和實驗方案。它通過多智能體協作，利用生成、反思、排名、進化等多種機制，不斷優化輸出結果。AI co-scientist 的主要優點包括高效生成新穎的科學假設、強大的跨學科知識整合能力以及與科學家的協作能力。該系統目前處於研究階段，通過與全球頂尖科研機構合作，驗證其在生物醫學等領域的應用潛力。

BioEmu 是微軟開發的一種深度學習模型，用於模擬蛋白質的平衡系綜。該技術通過生成式深度學習方法，能夠高效地生成蛋白質的結構樣本，幫助研究人員更好地理解蛋白質的動態行為和結構多樣性。該模型的主要優點在於其可擴展性和高效性，能夠處理複雜的生物分子系統。它適用於生物化學、結構生物學和藥物設計等領域的研究，為科學家提供了一種強大的工具來探索蛋白質的動態特性。

該產品是一個由Vectara開發的開源項目，用於評估大型語言模型（LLM）在總結短文檔時的幻覺產生率。它使用了Vectara的Hughes幻覺評估模型（HHEM-2.1），通過檢測模型輸出中的幻覺來計算排名。該工具對於研究和開發更可靠的LLM具有重要意義，能夠幫助開發者瞭解和改進模型的準確性。

PIKE-RAG 是微軟開發的一種領域知識和推理增強生成模型，旨在通過知識提取、存儲和推理邏輯增強大型語言模型（LLM）的能力。該模型通過多模塊設計，能夠處理複雜的多跳問答任務，並在工業製造、礦業和製藥等領域顯著提升了問答準確性。PIKE-RAG 的主要優點包括高效的知識提取能力、強大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度領域知識和複雜邏輯推理的場景中表現出色。

SWE-Lancer 是由 OpenAI 推出的一個基準測試，旨在評估前沿語言模型在真實世界中的自由軟件工程任務中的表現。該基準測試涵蓋了從 50 美元的漏洞修復到 32000 美元的功能實現等多種獨立工程任務，以及模型在技術實現方案之間的選擇等管理任務。通過模型將性能映射到貨幣價值，SWE-Lancer 為研究 AI 模型開發的經濟影響提供了新的視角，並推動了相關研究的發展。

Goedel-Prover 是一款專注於自動化定理證明的開源大型語言模型。它通過將自然語言數學問題翻譯為形式化語言（如 Lean 4），並生成形式化證明，顯著提升了數學問題的自動化證明效率。該模型在 miniF2F 基準測試中達到了 57.6% 的成功率，超越了其他開源模型。其主要優點包括高性能、開源可擴展性以及對數學問題的深度理解能力。Goedel-Prover 旨在推動自動化定理證明技術的發展，併為數學研究和教育提供強大的工具支持。

Perplexity Deep Research 是一種先進的研究工具，它通過深度搜索、分析和推理，能夠在短時間內生成高質量的研究報告。該技術的重要性在於極大地節省了用戶的時間和精力，使其能夠快速獲取專業級別的分析結果。它適用於多種領域，如金融、營銷、技術等，具有廣泛的適用性和高效性。該產品目前免費開放給所有用戶，Pro 訂閱用戶可以享受無限次查詢，非訂閱用戶每天有有限次數的使用機會。

Anthropic 經濟指數是一個專注於研究人工智能對勞動力市場和經濟影響的項目。它通過分析大量匿名化的 Claude.ai 對話數據，提供關於 AI 在現代經濟中實際應用的詳細圖景。該指數的首次報告基於數百萬條對話數據，揭示了 AI 在不同職業任務中的使用情況。其主要優點在於提供實證數據支持政策制定，並通過開放數據集促進研究合作。該指數的背景是 AI 技術的快速發展對工作方式的深遠影響，旨在為應對未來勞動力市場的變化提供科學依據。

Open-source DeepResearch 是一個開源項目，旨在通過開源的框架和工具復現類似 OpenAI Deep Research 的功能。該項目基於 Hugging Face 平臺，利用開源的大型語言模型（LLM）和代理框架，通過代碼代理和工具調用實現複雜的多步推理和信息檢索。其主要優點是開源、可定製性強，並且能夠利用社區的力量不斷改進。該項目的目標是讓每個人都能在本地運行類似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜愛的模型，並且完全本地化和定製化。

OpenDeepResearcher 是一個基於 AI 的研究工具，通過結合 SERPAPI、Jina 和 OpenRouter 等服務，能夠根據用戶輸入的查詢主題，自動進行多輪迭代搜索，直至收集到足夠的信息並生成最終報告。該工具的核心優勢在於其高效的異步處理能力、去重功能以及強大的 LLM 決策支持，能夠顯著提升研究效率。它主要面向需要進行大量文獻搜索和信息整理的科研人員、學生以及相關領域的專業人士，幫助他們快速獲取高質量的研究資料。該工具目前以開源形式提供，用戶可以根據需要自行部署和使用。

Deep Research 是 OpenAI 開發的智能代理功能，能夠在短時間內完成複雜的多步驟研究任務。它通過互聯網搜索和分析大量信息，為用戶提供類似於專業分析師水平的綜合報告。該工具基於即將推出的 OpenAI o3 模型優化，能夠處理文本、圖像和 PDF 文件，適用於需要進行深入研究的用戶，如金融、科學、政策和工程領域的專業人士，以及需要個性化建議的消費者。Deep Research 的推出標誌著 OpenAI 在開發通用人工智能（AGI）方面邁出了重要一步，有助於推動科學發現和知識創造。

Gemini Flash Thinking 是 Google DeepMind 推出的最新 AI 模型，專為複雜任務設計。它能夠展示推理過程，幫助用戶更好地理解模型的決策邏輯。該模型在數學和科學領域表現出色，支持長文本分析和代碼執行功能。它旨在為開發者提供強大的工具，以推動人工智能在複雜任務中的應用。