产品
DI-Tuner 研究工作台
把文献从文件变成可检索、可对照、可追问的知识。过程可检查，回答带出处。
文献库
3| 文献库 | 状态 | 页数 |
|---|---|---|
Attention Is All You Need | 就绪 | 15 |
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers | 就绪 | 16 |
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP | 结构化中 | 19 |
出处问答
这篇论文的方法贡献是什么？
提出完全基于注意力机制的序列转换架构 Transformer，去掉循环与卷积，在机器翻译上取得当时最优结果。
出处 doc_6bc5#method · p.3
We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms…
文献关系
引用 · 共同作者 · 共同主题 · 书目耦合
文献入库
上传 PDF，还原版面并转为可检索的 Markdown，收入文献库。
结构化阅读
自动整理章节树、图表、参考文献与主题标签，顺着结构读下去。
带出处问答
针对已解析文献提问。回答附文献编号、章节与页码摘录，便于核对。
中英对照
原文、译文与研究总结并排阅读，适合跨语言精读与汇报。
文献关系图
用引用、共同作者、共同主题和书目耦合，看清文献之间的关系。
可定制工作台
替换品牌标识，选择粒子或波浪背景，适配研究团队自己的环境。
工作流
从文件到出处
四步走完入库、解析、结构化与研究，每一步都可以重试或检查。
01
上传
将 PDF 收入文献库，按项目归档。
02
解析
还原版面、文本、图表与阅读顺序。
03
结构化
生成章节树、参考文献、图表与标签。
04
研究
检索、带出处问答、翻译对照与关系图。
场景
写给真正在读论文的人
01
科研精读
课题组把论文收入库，按章节阅读、对照图表，追问方法贡献。
02
技术情报
把报告与专利放进同一项目，检索关键表述，并核对出处。
03
中英对照
生成译文与研究总结，原文与译文并排核对，减少转述误差。
04
出处核验
问答落到具体章节与页码，减少无依据的概括和误引。
关于
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上海谛道智能科技专注智能文献研究与知识工作流。DI-Tuner 是我们的研究工作台：在团队自己的文献上解析、检索与提问，并且看得到依据。
基于 DSH 构建。独立产品，与上游无隶属关系。
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