论文存了几百篇，真正写开题时，却不知道该从哪篇看起；
让AI总结文献，回答看似流畅，却担心文献、数据和结论是编造的；几篇论文观点相互矛盾，分不清是研究方法不同，还是自己理解有偏差；做基金选题时，论文、项目和报告散落各处，始终串不成一条完整的证据链……如果你也有这些困扰，问题可能不在于“文献读得不够多”，而在于还没有建立一套从检索、阅读到整理、核验和调用的完整工作流。2026 AI科研文献实战特训营，将围绕开题、综述和基金选题中的真实任务，用两晚时间带你跑通：AI文献检索 → 论文精读提取 → 多篇对比 → 项目线索整理 → Obsidian知识库 → 带出处智能问答不只听方法，更要带着自己的课题资料现场实操，完成一套可以继续补充、长期复用的科研资料包。你真正需要的，不是“再学一个AI工具”
面对日益增长的文献数量，很多研究者并不缺少工具，缺少的是把工具串联起来的方法：检索时，不知道关键词怎么拆，找到的文献要么太多、要么不够对口；
阅读时，从头看到尾，却没有抓住研究问题、方法、结论与局限；
写综述时，文献只能逐篇罗列，难以形成有依据的比较和判断；
使用AI时，担心它张冠李戴、补全缺失信息，甚至编造出处；
做完笔记后，资料仍然散落在文件夹里，下次写开题、基金又得重新翻找。
本课程针对的，正是这些具体而高频的科研需求。不以“AI替你写论文”为噱头，而是让AI承担阅读辅助、信息提取和问答等工作，同时把关键结论交回原文核验。课程优势：两晚跑通闭环，每一步都有成果
优势一：围绕真实课题实操，不停留在功能演示
学员可携带一个研究主题和3—5篇可合法使用的文本型PDF参加训练；暂时没有资料，也可以使用课程样例。从检索式生成、文献筛选，到精读笔记、对比表和知识库搭建，均围绕具体任务展开。每章按照“定位问题—核心方法—AI工具应用—案例实操—结课成果”推进，避免“课上听懂了，课后不会做”。优势二：不是零散技巧，而是一套完整工作流
课程将OpenAlex、Zotero、Obsidian与支持文件读取的AI助手组合使用：OpenAlex：按主题、作者、年份、被引等条件检索，并沿引用关系扩展文献；
Zotero：管理题录与全文，通过集合、标签和阅读状态整理文献；
AI助手：辅助拆解选题、生成检索式、提取论文信息、制作对比表和开展资料问答；
Obsidian：通过主题索引和双向链接，关联论文笔记、证据卡、项目资料与问答记录。
最终形成的不是几个孤立文件，而是一套可以持续生长的课题知识库。优势三：强调来源与核验，降低AI“看似正确”的风险
课程不要求学员盲目相信AI输出，而是把“可追溯”贯穿每个环节：候选文献保留题名、DOI、来源网址与检索日期；
精读笔记记录页码、段落或表号；
对比表保留原始数值、单位和分组，未报告的信息明确留空；
AI问答区分“原文结论、AI归纳、待验证想法”；
关键表述回到原文核对，资料不足时明确说明证据缺口。
不仅要知道AI给出了什么答案，更要知道答案从哪里来、能够支持到什么程度。优势四：随课提供模板，课后可以反复使用
课程配套检索记录表、精读与信息提取任务模板、文献对比表、项目资料卡、Obsidian知识库样例及问答核验清单。即使更换研究主题，也可以沿用同一套方法，逐步把一次课程练习转化为长期的科研工作习惯。两晚学什么？
第一晚：找准文献，读懂论文
第一章｜开题前如何找到值得读的论文
把选题拆成研究对象、核心概念和中英文同义词，生成关键词组合与检索式；利用OpenAlex筛选并扩展文献，形成可回溯的候选文献清单。第二章｜用Zotero整理文献，用AI辅助精读
围绕“解决了什么问题、用了什么方法、得出什么结论、存在哪些局限”提取信息，完成结构化精读笔记，并回到原文核验关键表述。第三章｜把多篇论文整理成一张对比表
统一研究对象、样本、方法、结果和局限等字段，识别结论差异究竟来自研究条件，还是信息提取错误，让综述从“逐篇介绍”走向“有据比较”。第二晚：补充资料，建库问答
第四章｜从项目与报告中追踪研究进展
学习记录公开基金项目和结题报告的名称、编号、类别、年度及官方来源，将零散信息整理成可继续追查的项目资料卡。第五章｜用Obsidian搭建课题知识库
建立主题索引、文献页、方法卡和项目卡，打通Zotero文献库与Obsidian知识库，让相关资料彼此链接、随时回查。第六章｜围绕课题开展带出处问答
练习“方法有何差异、结论为何不同、还缺哪些证据”三类问题，形成“已有证据—资料缺口—下一步检索”的清晰清单。学习之后，你将获得哪些改变？
不再无目的地下载和翻找文献，而是通过检索记录、筛选理由和精读笔记，逐步明确研究基础与待解决问题。借助统一的对比字段，把不同论文的方法、结果和适用条件放在一起分析，减少简单堆砌，提升比较与归纳的依据。AI不再只是“给答案”，而是在指定资料范围内辅助阅读和问答；哪些内容有原文支持、哪些只是归纳、哪些仍需验证，都能分别标记。将论文与公开项目、报告关联起来，更系统地梳理相关研究“做过什么、正在做什么、还缺什么”。课程结束不是知识库的终点。后续每读一篇论文、每找到一个项目，都可以继续补充到同一套结构中，减少重复整理和反复重读。两晚可完成的课题资料包
文献清单与精读笔记：整理3—5篇论文，完成1篇结构化精读与原文核验；
一张3篇论文对比表：附1篇论文的关键数据摘录与原文位置；
一张样例项目资料卡：保留项目与报告来源，配套检索记录模板；
一个主题知识库：关联论文笔记、对比表、证据卡与项目资料；
三份附来源的问答记录：汇总已有证据、资料缺口和下一步检索问题。
培训安排与报名福利
11月30日：20:00—22:00，环境配置讲解及远程辅助安装12月1日—2日：19:30—22:00，课程内容讲解与实操参会赠送：1个月ChatGPT国内镜像会员，无需科学上网。学习服务：建立导师助学交流群，长期开展答疑与经验分享；课程结束后不定期组织线上答疑交流。发票与证明：可开具培训费、会议费、资料费、技术咨询费等发票，并配盖章文件；参训学员可申请《AI科研知识库建立技术应用》专业技能培训证书及学时证明。报名咨询：康博 13161349235（微信同步）文献多，不等于研究思路清晰；AI快，也不等于结论可靠。真正值得建立的，是一套找得到、读得懂、比得清、连得起、查得到出处的文献工作流。带上你的研究主题和3—5篇论文，用两晚时间，为接下来的开题、综述与基金选题，搭好一套可以长期复用的科研资料底座。END
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