科研小工具：AIDD 领域每日论文简报|aidd|校对|论文简报|课题

来源：市场资讯

（来源：DrugAI）

过去一年多，MindDance 陆续为大家解读了一系列前沿研究。写这些文章的过程中，一个感受越来越强烈：AIDD 领域的论文产出速度实在太快了。arXiv、bioRxiv、JCIM、J. Med. Chem.、Nature/Cell 子刊……每天都有几十篇新工作冒出来，光是判断哪些值得细看就要花掉大量时间。

相信做这个方向的同行都有类似的体会。白天的时间给了课题，晚上再去扫论文，效率往往不高。于是我就想：能不能用自动化的方式先做一轮粗筛，把当天最值得关注的 AIDD 工作挑出来？

这就是 MindDance AIDD Brief 的由来——一个利用科研间隙做出来的小工具。

它做了什么

AIDD Brief（brief.minddanceai.com）是一个中英双语的每日研究简报网站。每天自动从 arXiv、PubMed 和多个期刊 RSS 源抓取新论文，经过 AIDD 相关性过滤和 LLM 多维度评分后，生成一份精选日报。

每份简报的结构是这样的：

Featured（1-2 篇）：当天技术深度或应用价值最突出的工作，会展开背景、方法要点、关键发现和局限性讨论
Notable（2-3 篇）：同样值得关注但篇幅有限的工作，给出核心看点和原文链接
完整候选池：所有进入初筛的论文都保留在 Sources 页面，方便自行翻阅和复核

覆盖的方向包括分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、分子对接、ADMET 与成药性、分子动力学、逆合成、组学与生物标志物、抗体设计、AI Agent for Science 等 14 个 AIDD 核心子方向。

背后的流程

后端 pipeline 用 Python 编写，前端基于 Astro 静态生成，部署在 Cloudflare Pages。整个流程分四步：

多源抓取——配置了几十个 RSS 源，覆盖 arXiv cs.AI/q-bio 相关分类、PubMed 关键词订阅以及各大期刊。AIDD 相关性过滤——结合规则匹配和轻量级分类，先筛掉明显无关的内容。LLM 评分——用多个模型从技术创新性、实验完整性、单位、是否发表、领域影响力等角度综合打分排序。解读生成——对入选论文生成结构化解读，经人工校对和补充后发布。

需要说明的是，这套流程还比较粗糙。LLM 评分存在偏差，自动生成的解读偶尔会遗漏细节或理解不够准确，人工校对的时间也有限。这些都是已知问题，后续会持续改进。