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ResearchRabbit
把「找文献」变成一件可以累积的事
建一个收藏夹，它顺着引用关系不断给你递新的相关论文。
researchrabbit.ai
它是什么
ResearchRabbit 是一个文献发现工具。你新建一个 collection，把手上已知的几篇放进去，它据此推荐相关论文，并把整个集合画成可交互的引用图。
它把「找文献」当成一件持续的事，而不是一次性搜索：新放进去一篇，推荐就跟着变；可以按时间线、作者、引用关系分别看。
有什么
种子式推荐
不需要想关键词，放进三五篇你认可的文章，剩下的交给它顺着引用链找。
三个视角切换
同一批文献可以按相似度看、按作者看、按引用先后看，换一个视角常常能翻出之前漏掉的作者。
作者的连续追踪
点开一个作者，能看到他从早期到最近的研究轨迹，判断这条线是否还在推进。
协作与提醒
可以把 collection 分享给同组的人一起加；也能订阅某个方向，有新论文时收到提示。
它跟别处不一样的地方
搜索引擎的假设是「你知道自己要搜什么」。真实的研究场景常常相反：你只知道几篇看起来对的文章，不知道该用什么词。
它把入口从「关键词」换成「样本」。这更接近人找文献时的实际动作，也更容易滚雪球：越往里加，推荐越准。
缺点是它会放大你已有的偏好。种子里如果有偏差，推荐会顺着偏差走，越走越窄。定期从别处补几篇「不像」的进来，比一路顺着推荐点下去更可靠。
什么时候值得去
已经确定课题，需要在一两个月内把相关文献摸清，它适合当主力工具。
只想找一两篇具体论文时，用它反而绕远，直接用搜索引擎更快。
想看它的完整内容与更多栏目，可以直接去官网。
