我最近在帮团队做一份关于 “人工智能在临床医学中的应用” 的文献综述，前前后后找了 20 多篇核心论文，光是整理不同研究的实验设计、数据结论就花了 3 天。后来试了 Feyn 学术工具的研究比较功能，同样的工作量居然半天就搞定了 —— 这工具在论文差异分析上的效率，真的比传统方法高出一大截。
✨ Feyn 研究比较功能到底能做什么？
简单说，它能把你导入的多篇论文（最多支持同时对比 15 篇）进行结构化拆解，自动提取研究对象、实验方法、核心结论、数据来源这些关键信息，还会用表格或思维导图的形式标注出论文之间的异同。比如我导入的 5 篇关于 “AI 辅助影像诊断” 的论文，它直接标出了 3 篇用了 CNN 模型、2 篇用了 Transformer，其中 4 篇的准确率在 85% 以上但数据样本量差异很大，甚至连 “是否纳入罕见病例” 这种细节差异都列出来了。
以前做文献综述，我得手动建 Excel 表格，逐句读论文摘重点，稍不注意就会漏看差异。Feyn 最让人惊喜的是自动识别隐性差异—— 有些论文结论看起来相似，但它能从 “实验变量控制”“样本排除标准” 这些深层维度找出不同。比如有两篇论文都提到 “AI 诊断肺癌准确率 90%”，但 Feyn 对比后发现，一篇的样本是 “早期无症状患者”，另一篇是 “中晚期有明显症状患者”，这两种场景下的准确率参考价值完全不同，要是没注意到，文献综述很容易出疏漏。
? 研究比较功能的核心操作：3 步搞定多篇论文对比
导入论文的方式很灵活，支持上传 PDF 原文、粘贴 DOI 号，甚至直接输入论文标题让它自动检索（如果是开源论文的话）。我试过用 DOI 导入，5 篇论文大概 10 秒就加载完成，比手动上传再等待解析快多了。
选择对比维度是关键。它默认有 “研究目标”“实验设计”“核心结论”“数据局限性” 这 4 个基础维度，还能自定义添加。比如我做综述时特别关注 “算法模型类型” 和 “临床验证场景”，就新增了这两个维度，系统会根据新增维度重新拆解论文内容。这里要注意，维度别加太多，超过 8 个的话，生成的对比报告可能会显得杂乱，反而影响效率。
生成的对比报告有两种形式：表格版适合快速扫差异，每一行是论文，每一列是对比维度，不同之处会标红；思维导图版适合梳理逻辑关联，能看出哪些论文属于同一研究分支，哪些结论存在冲突。我通常先看表格抓差异点，再用思维导图整理综述的结构框架，这两步下来，原本需要 1 天的梳理工作，现在 1 小时就能理清脉络。
? 提升文献综述效率的 3 个实战技巧
用 Feyn 做文献综述时，我总结出几个小技巧。先筛选核心论文再对比 —— 如果一下子导入 20 篇，系统处理速度会变慢，而且容易抓不住重点。可以先根据被引量、发表时间挑出 10 篇最相关的，对比后再补充次要论文。
善用 “差异标注导出” 功能。它能把标红的差异点单独导出成 Word，直接复制到综述里的 “研究对比部分”，省去了手动打字整理的时间。我上次写综述，这部分内容大概节省了 2 小时。
结合 “文献溯源” 功能用。发现某两篇论文结论冲突时，点一下对比报告里的 “溯源”，能直接跳转到它们引用的共同文献，看看是否因为参考基础不同导致结论差异。这个功能比自己去翻参考文献列表高效太多。
? 和同类工具比，Feyn 的优势在哪里？
市面上能做论文对比的工具不少，但 Feyn 有两个点特别突出。它对非英文论文的支持更好，我试过导入 3 篇中文核心期刊论文，对比时连 “研究团队所在机构”“基金项目类型” 这些中文特有的细节都能准确提取，而之前用的某工具处理中文论文时经常漏信息。
生成的对比结果更贴近 “文献综述需求”。有些工具只做文本层面的比对，比如关键词重复率，但 Feyn 是从 “学术逻辑” 层面拆解 —— 比如两篇论文都用了 “随机对照试验”，它会进一步分析样本量是否符合统计学要求、分组是否存在偏倚，这些正是写综述时需要重点讨论的内容。
不过它也有小缺点，目前只能处理 PDF 格式的论文，要是遇到图片版扫描件就识别不了，得先转成文字版才行。另外对比 10 篇以上论文时，偶尔会出现个别维度标注延迟，刷新一下就好了。
总的来说，Feyn 的研究比较功能确实能解决文献综述里 “耗时找差异” 的痛点。如果你经常要处理多篇论文，试试用它来替代手动对比 —— 省下的时间用来深入分析研究价值，比埋在文字堆里高效多了。
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