当您面对几十至上百篇药物化学文献时，是否感到自己一个月都要“钻”在这些文献中？研究数据显示，传统阅读会遗漏76%的关键信息！耗时数月写综述却担心遗漏突破性进展，想对比技术路线却找不到数据关联，争议观点散落各处难以系统梳理……这些困境背后，是您使用如DeepSeek、豆包等大模型仅能支持单篇文献解读，多篇文献会超出上下文长度限制，导致无法解读。
↑ 点击查看InAI3分钟内同时解读25篇文献
鹰谷InAI：突破上下文长度限制
InAI结合DeepSeek大模型，帮助研发人员快速阅读和总结自己的多篇文献，发现新思路，指导实验设计，助力新药和新材料等产品研发。InAI是您专属的科研决策引擎，能跨文献智能关联、深度问答洞察、学术级内容生成。三分钟就能将您上传的期刊论文、报告转化为可随时提问的“知识库”。
二步开启高效科研，AI替您“读”文献
第一步：上传文献
打开鹰谷电子实验记录本项目模块 ，点击文档库，新建文件夹（如“ADC药物专题”），一键上传25篇文献，即刻搭建完成文献库。
第二步：InAI同时解读25篇文献
下面，我们通过真实场景看InAI如何化繁为简：
场景一：ADC技术演进溯源
提问：“总结ADC药物中连接子（linker）技术的改进趋势，哪些文献提出了突破性方案？列举关键论文并总结其贡献。”
InAI回答：InAI在一分钟内根据所给的25篇文献，分类列举ADC药物中连接子技术的改进趋势，给出关键的连接子突破性方案，定位关键文献并总结贡献。
场景二：ADC技术深度对比
提问：“总结25篇文献中提到的MMAE、DM1、SN-38等payload的毒性-疗效平衡策略，哪些文献提供了直接对比数据？”
InAI回答：InAI对不同的payload进行分类总结，列出直接对比的关键数据差异，并精准标注来源文献位置，最后总结关键。
场景三：ADC对立观点梳理
提问：“关于DAR（药物抗体比）的理想值，不同文献是否存在争议观点？支持高DAR或低DAR的各自论据是什么？”
InAI回答：InAI综合现有文献进行分析DAR的理想范围，分别列举低DAR和高DAR的论据，精准定位文献中的数据，洞察对立观点，给出结论。
场景四：ADC综述撰写（中/英文）
提问：“请根据所选文献，生成一篇符合学术规范的有关ADC偶联药物技术的科研综述初稿。”
InAI回答：InAI生成符合综述架构的内容，包含标题摘要引言正文结论等，对比数据用表格呈现，每个观点及数据都标注了文献来源。最后列出了引用的所有文献，直接满足学术投稿需求！若您需要，还可以直接生成用英文撰写的综述，极大提高效率！
从前的传统阅读需要30天完成的工作，如今只需3分钟，效率提高479，900%！当InAI完成文献阅读→逻辑梳理→挖掘数据整合→创新设计的繁重工作，您便能专注科学创造。
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