智谱 AMiner 试用通知

一．访问方式

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二．数据库简介

AMiner是北京智谱华章科技股份有限公司的品牌之一，最早是由清华大学计算机科学与技术系研发的具有完全自主知识产权的新一代科技情报挖掘与服务平台。

自2006年上线以来已覆盖220个国家和地区的千万级用户，并为全球400余个期刊提供推送服务。

平台汇聚了全球范围内的学术资源，包括6000万学者、3.3亿篇论文、1.8亿件专利等。

2025年9月，AMiner携智谱自研GLM系列大模型重磅升级全流程科研工具，覆盖“搜、读、写、做”全环节，集成文献检索、学术问答、Deep Research、文献智能解析、文库管理等一站式科研学术Agent工具，成为新一代AI科研助手。

三．产品优势—— 近20年深耕积累的学术智能底座

1.科研大模型：基于智谱GLM系列深度训练的学术专用模型

AMiner的模型能力：

• AMiner训练了专用的科研大模型，基于智谱GLM系列基座深度训练，针对学术场景全面优化

• 随智谱模型迭代及时更新，当前接入GLM-5.1——智谱迄今最智能的旗舰模型，也是目前全球最强的开源模型

• GLM-5.1在三项最具代表性的代码评测基准（SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0、NL2Repo）综合平均分中，取得全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一

• GLM-5.1能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时，自主规划、执行、自我进化，交付完整工程级成果——这一长程自主能力为科研大模型的深度分析提供了坚实支撑

• 在实验文本理解、数学计算、复杂科研问题方面专门优化——科研微调版，针对学术场景深度适配

• 专为学术检索场景训练的Query改写扩展模型，自然语言即可精准检索，大幅提升文献发现效率

• 可选GLM深度研究模型，支持自主检索→推理→分析的完整科研闭环

积累来源： 科研大模型的训练需要大量高质量学术标注数据和长期训练优化。AMiner依托近20年学术数据积累与科研场景深耕，在模型训练层面具备先发优势。同时AMiner属于智谱华章，可在第一时间接入最新模型能力，确保科研大模型始终处于技术前沿。

2.知识图谱：百亿级全球学术关系网络

AMiner的知识图谱：

• 百亿级动态知识图谱基座，持续更新

• 显式化多知识实体关系：

• 论文间的引用关系

• 学者间的合作关系

• 学者和研究机构的隶属关系

• 期刊中研究主题的全局概览

• 对学者、机构、期刊进行多维全景画像

• 构筑清晰的知识地图——不只是存储数据，而是理解数据之间的关系

积累来源： 百亿级知识图谱需要近20年的学术数据积累和持续的关系抽取计算。从论文元数据到引用网络、从学者画像到机构关联，每一条关系边都经过长期验证和迭代优化。

3.全球学术数据：3.3亿论文+6000万学者

AMiner的全球学术数据库：

4.消歧算法：全球比赛获奖，精准识别学者身份

AMiner的消歧算法：

• 学者消歧算法在全球比赛中获奖

• 精准区分同名学者——同名不同人学者不再混淆

• 机构消歧算法生成归一化机构

• 确保每条论文精准归属正确的学者和机构

积累来源： 消歧算法需要海量跨库数据训练，且需要持续优化。AMiner依托3.3亿论文和6000万学者的数据规模，训练出全球领先的消歧模型。

5.全链路溯源：每个结论"有据可查"

AMiner的溯源体系：

AMiner在智能搜索、AMiner深度研究、Research Labs等各功能模块中，均实现了回答的全链路溯源——每一个结论、每一条数据均可追溯到具体出处，确保输出可信、严谨、不编造。

溯源能力体现：

• 智能搜索：每项检索结果均标注来源，可追溯至原始文献

• AMiner深度研究：生成的万字报告中，每项论点均附引用出处

• Research Labs：实验分析结论均可溯源至支撑数据

• 自动识别核心搜索词和联想词，最大程度避免AI编造文献

溯源树功能：

溯源树是AMiner的一项特色可视化功能，能够直观查看单篇论文的引用关联与发展脉络——该论文引用了哪些前置研究、又被哪些后续研究引用，清晰呈现学术思想的传承与演化路径。

实现基础： 全链路溯源能力依赖知识图谱的实体关系链来构建完整追溯路径。AMiner的百亿级知识图谱为溯源提供了结构化的关系支撑，使每一个结论都能沿着引用链、合作链、隶属链追溯到源头。

6.深度研究模型：让分析"不止于问答"

AMiner深度研究模型：

• 支持文献综述、开题报告、行业调研三大核心场景

• 完整科研闭环：问题规划→学术检索→推理分析→调研输出

• 自主确立检索目标、迭代检索关键词、主动展开多轮检索

• 平均7分钟完成万字报告

• 支持Word、Markdown、PDF、LaTeX、PPT五种格式导出

实现基础： 深度研究模型由四个不可分割的组件协同驱动：①专有的学术检索Query改写训练 ②3.3亿论文的实时检索能力 ③GLM 深度推理模型 ④知识图谱的关系推理。四者形成闭环，使深度研究模型能够自主完成从规划到输出的完整研究流程。

7.AMiner能力总览

四．使用说明

在IP段内，使用任意方式登录AMiner网站，系统会自动识别IP段并赋予相应的会员权益。