OpenScholar
OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型，专为科学家设计，能够高效检索并综合海量科学文献信息，生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性，涵盖计算机科学、生物医学等多个领域，同时支持自我反馈迭代优化，显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源，便于全球学者使用与研究。
科学文献
Semantic Scholar
Semantic Scholar 是一款基于人工智能的科学文献搜索引擎，通过自然语言处理技术理解论文语义，提供精准搜索结果。它具备论文检索、引用网络展示、相关文献推荐及摘要提取等功能，并拥有语义阅读器以优化阅读体验。Semantic Scholar 还为开发者提供API支持，广泛应用于学术研究、教育、跨学科探索和文献综述等领域，助力科研人员提升工作效率。
SmolDocling
SmolDocling-256M-preview 是一款轻量级多模态文档处理模型，能将图像文档高效转换为结构化文本，支持文本、公式、图表等多种元素识别。模型参数量仅256M，推理速度快，适合学术与技术文档处理。具备OCR、布局识别、格式导出等功能，并兼容Docling，适用于文档数字化、科学研究及移动环境应用。
