Station de travail académique AI LitLit

Qu’est-ce que LitLit ?

LitLit est un poste de travail académique basé sur l’IA géré par la société Hunan Equator Galaxy Technology Co., Ltd., qui offre aux chercheurs, étudiants et institutions des services de recherche de articles, de lecture, de résumé, d’écriture et de gestion des connaissances. Selon la description du produit actuelle, il est connecté à des données d’environ 300 millions d’articles à l’échelle mondiale.

Son principe fondamental est de permettre aux utilisateurs de décrire les problèmes de recherche en langage naturel, puis d’envoyer les résultats de recherche vers des outils d’analyse, des cartes bibliographiques, des revues synthétiques et des bases de connaissances. Il s’agit d’un outil d’aide à la recherche qui ne peut pas remplacer la conception de la recherche, l’évaluation par les pairs ni la responsabilité académique.

Matrice de produits actuelle

Recherche de thèses en langage naturel

Les utilisateurs n’ont pas besoin de saisir uniquement des mots-clés courts ; ils peuvent décrire directement le sujet de recherche, la revue cible, les auteurs, l’année, les conditions relatives au texte intégral ou les relations de citation. Le système transforme ces conditions en tâches de filtrage des articles et affiche le nombre de résultats correspondants ainsi que leur degré de pertinence.

• Rechercher des articles pertinents par thème et par contenu intégral.
• Restrictions relatives aux périodiques, aux années et à d’autres conditions documentaires.
• Rechercher les œuvres d’un auteur spécifié et les collaborations.
• Suivre les références d’un article.
• Rechercher les études ultérieures qui citent la thèse spécifiée.
• Mener une recherche approfondie autour de problèmes complexes.

La recherche en langage naturel permet de réduire les difficultés liées à la rédaction des requêtes, mais ne garantit pas une exploration exhaustive des études pertinentes. Les résultats identifiés comme « correspondance parfaite » ou « fortement pertinents » doivent encore faire l’objet d’une évaluation manuelle en tenant compte du titre, de l’abstract, du texte intégral et du design de la recherche.

Comment utiliser les résultats de recherche

Les résultats de recherche ne sont pas une liste isolée ; l’utilisateur peut continuer à traduire, citer, étudier, exporter ou ajouter au corpus de connaissances. Cela convient pour établir d’abord un pool de documents candidats avant de passer à une lecture approfondie et à la rédaction d’une revue.

1. Saisissez la question de recherche et choisissez une recherche rapide ou approfondie.
2. Vérifier le titre, l’auteur, l’année et la revue de l’article correspondant.
3. Éliminer les documents non pertinents en fonction du résumé et des méthodes de recherche.
4. Vérifier les relations de citation et de citation inverse pour compléter les recherches clés.
5. Ajouter les documents importants à la base de connaissances ou à la carte des sources.
6. Exporter au format souhaité et vérifier dans un outil de gestion de bibliographie.

Recherche rapide et recherche approfondie

L’interface indique clairement que la recherche approfondie est soumise à des limites quotidiennes ou par nombre d’utilisations pour les abonnés, et que l’arrêt d’une tâche en cours peut également consommer un droit. Le nombre fixe de consultations ne peut être compris indépendamment du compte et du forfait spécifiques.

Revue de la littérature et rédaction académique

La capacité de revue de la littérature permet de rechercher et d’organiser des articles autour d’un sujet de recherche, puis de générer une revue ou un brouillon d’article contenant des citations. Le produit considère les « citations réelles » comme une capacité essentielle, mais l’utilisateur doit néanmoins vérifier que chaque citation soutient véritablement l’argument correspondant.

• Déterminer les axes de recherche bibliographique à partir de la question de recherche.
• Sélectionner les références parmi les documents candidats.
• Organiser les pistes de recherche, les points de vue et les différences de preuves.
• Générer la structure de la revue et des brouillons de paragraphes.
• Organiser les citations et les références dans le texte principal.
• Enregistrer les résultats pour continuer à éditer ma création.

Nombre de références et mode d’écriture

Le grand nombre de documents ne signifie pas nécessairement une revue de haute qualité ; ce qui compte, c’est les critères d’inclusion, la qualité des méthodes et la cohérence des preuves. La classification générée systématiquement, les lacunes dans la recherche et les conclusions exigent que les chercheurs relisent les textes originaux.

Étude de publications en IA

La fonction de lecture de thèses permet de télécharger des PDF et de lire le contenu ainsi que de poser des questions. La page de téléchargement actuelle ne prend en charge que les PDF, avec une taille maximale de 20 MB par fichier.

1. Sélectionnez ou faites glisser les articles PDF autorisés à être traités.
2. Veuillez attendre que le téléchargement et l’analyse du fichier soient terminés.
3. Vérifier que les titres, les chapitres, les formules et les graphiques sont correctement identifiés.
4. Poser des questions sur la méthode, les données, les conclusions et les limites.
5. Générer un rapport d’interprétation et revenir au texte original pour vérifier.
6. Téléchargez le format souhaité ou contrôlez la portée du partage.

Les scans, les colonnes doubles complexes, les formules, les annotations et les graphiques en basse résolution peuvent affecter l’analyse. Les articles liés à la médecine, au droit et à la sécurité en ingénierie ne peuvent pas se fonder uniquement sur des réponses synthétisées.

Interprétation des rapports et exportation

Carte bibliographique

La carte bibliographique part des documents de référence pour extraire les relations de citation, établir une matrice de relations, identifier les documents clés et découvrir des clusters thématiques. Elle convient à l’observation du contexte de la recherche, plutôt qu’à la simple classification des articles selon des mots-clés.

• Créer un réseau à partir d’une thèse centrale en guise de point de départ.
• Distinguer les documents classiques des documents dérivés.
• Voir les références et les citations ultérieures.
• Découverte d’articles clés sur la connectivité élevée.
• Identifier les groupes de thèmes et les branches de recherche.
• Exporter des documents ou ajouter à la base de connaissances personnelle.

Le nombre de citations est influencé par la couverture de la base de données, la résolution des homonymes et la fusion des publications, et ne reflète pas directement la qualité de la recherche. Les thèmes interdisciplinaires et émergents peuvent également être sous-estimés en raison d’un manque d’accumulation de citations.

Base de connaissances personnelle

La base de connaissances sert à stocker les articles, les pièces jointes et les documents de recherche par dossiers, ainsi qu’à gérer les recherches, les cartes et les résultats d’analyse. La plateforme offre des fonctionnalités telles que l’importation en masse, la mise en favori, le renommage, le déplacement, la prévisualisation et l’analyse.

1. Créez des dossiers par projet, sujet ou mémoire.
2. Collecter des articles à partir des résultats de recherche ou importer des documents en masse.
3. Téléchargez les pièces jointes nécessaires et donnez-leur un nom uniforme.
4. Analyser le papier et vérifier les métadonnées.
5. Relier les résultats de l’étude, du résumé et des cartes au projet.
6. Exporter régulièrement les résultats importants et conserver des sauvegardes locales.

La capacité de stockage de la base de connaissances est contrôlée par les quotas du forfait ; les pages publiques ne précisent pas la capacité fixe de chaque membre. Avant la fin du service, en cas de dette ou de suppression du compte, il convient d’exporter d’abord les données qui doivent être conservées.

Cartographie scientifique Beta

La fonction de création de graphiques pour la recherche est actuellement indiquée comme Beta sur l’interface principale, ce qui signifie que ses fonctionnalités sont encore en phase de test. Les utilisateurs peuvent l’utiliser pour explorer les représentations graphiques, mais ils ne doivent pas supposer que tous les types de graphiques, formats d’exportation et traitements de données soient déjà stables.

Les figures scientifiques doivent conserver la portée des données, les unités, les erreurs et les indications statistiques ; il ne faut pas modifier les conclusions pour des raisons esthétiques. Avant soumission, il convient de vérifier les dimensions du journal, l’espace couleur, les polices et les exigences d’accessibilité.

LitClaw et Lili S1

LitClaw est marqué comme Beta dans la barre latérale de l’interface de travail, tandis que Lili S1 est un produit indépendant de scientifique IA autonome, en phase de bêta test limité. Les deux ne doivent pas être confondus avec la recherche de articles académiques classique ou les avantages réservés aux abonnés.

La page S1 de Lili indique qu’il est possible de piloter de manière autonome le processus de recherche scientifique, d’organiser des sandbox de calcul, d’exécuter des tâches jusqu’à 100 heures, et de disposer de plus de 300 workflows et compétences. Il s’agit d’une description des fonctionnalités en version bêta ; cela ne signifie pas que tous les utilisateurs inscrits ont déjà accès à ces fonctionnalités.

Le processus complet, de la sélection du sujet à la revue synthétique

1. Découper la question de recherche en objet, variable, scénario et période temporelle.
2. Vérifiez d’abord les mots-clés et les documents candidats par une recherche rapide.
3. Mettre en œuvre une recherche approfondie une fois la portée stabilisée.
4. Définir les critères d’inclusion, d’exclusion et d’évaluation de la qualité.
5. Ajouter les documents clés à la base de connaissances et à la carte des documents.
6. Étudier attentivement la méthode, les données, les conclusions et les limites pour chaque article.
7. Choisir des documents qualifiés pour générer la structure de la revue.
8. Vérifier chaque citation, chiffre et relation de soutien au texte original.
9. Revéler l’utilisation de l’IA selon les exigences de l’institution ou de la revue.

Abonnements, packs d’écriture et solutions institutionnelles

La page actuellement affichée ne montre pas de prix fixe, de renouvellement automatique, de remboursement, de période d’essai ni les montants précis ; l’accès aux données de prix nécessite également un connexion. Le nom du membre ne signifie pas pour autant que les prix promotionnels antérieurs restent valides ; il convient de se référer à la page de paiement réelle et au contrat lors de l’achat.

Inscription, connexion et compte institutionnel

Les utilisateurs individuels peuvent se connecter à l’aide d’un code de vérification par numéro de téléphone, de leur mot de passe ou via l’entrée WeChat ; certaines actions de consultation et de recherche peuvent être effectuées sans s’inscrire. Les fonctionnalités de sauvegarde complète, de téléchargement, de membre et de tâches nécessitent généralement un compte.

Le plan de l’institution permet de configurer les membres de l’équipe, les droits d’accès, les paramètres des services et les données de l’espace institutionnel. L’administrateur a le pouvoir d’ajouter ou de supprimer des membres, et l’institution doit préciser à l’avance les données des membres ainsi que les limites des comptes.

Collecte de données et entraînement des modèles

La plateforme traite les prompts, les mots de recherche, les descriptions des tâches, les dialogues, les articles, les données expérimentales, le code, les images, les tableaux, les journaux d’exécution, les résultats intermédiaires et les résultats finaux en fonction des fonctionnalités utilisées. L’utilisateur doit supprimer les informations d’identité inutiles avant de télécharger.

Sans notification supplémentaire et sans autorisation légale, la plateforme ne utilisera pas les données d’entrée originales, les matériaux téléchargés ni les résultats des tâches à des fins d’entraînement de modèles autres que ceux demandés par l’utilisateur. Les droits sur les données commerciales de l’utilisateur ne seront pas transférés du fait du téléchargement, et les matériaux de recherche non publiés ne deviendront pas des contenus publics simplement parce qu’ils ont été téléchargés.

Puissance de calcul et emplacement des données de tiers

Les ressources cloud, l’inférence des modèles et l’exécution du code du Lili S1 peuvent faire l’objet du traitement des informations nécessaires par des prestataires de services techniques mandatés. La plateforme affirme que les ressources cloud concernées, les services de modèles, les serveurs ainsi que les activités de traitement des informations personnelles sont tous déployés sur le territoire chinois, sans transfert transfrontalier correspondant.

• Le destinataire peut traiter des instructions de tâche, des documents, du code et des paramètres de fonctionnement.
• Il est également possible de gérer les identifiants de tâche, les résultats intermédiaires, la sortie et les journaux nécessaires.
• La plateforme exige que les données soient fournies dans la mesure strictement nécessaire.
• Le mandataire ne doit pas l’utiliser pour ses propres activités ni pour l’entraînement de modèles non autorisés.
• Après l’achèvement de la tâche, les données sont restituées, supprimées ou anonymisées conformément à ce qui a été convenu.
• Pour les projets sensibles, il convient toujours de consulter la liste des services tiers spécifiques.

Sauvegarde et suppression des données

Les informations personnelles sont, en principe, conservées pendant la durée minimale nécessaire à la réalisation de l’objectif visé, tandis que les journaux de connexion et les enregistrements des transactions sont également soumis à des délais légaux. Les données de S1, les historiques des tâches, les résultats intermédiaires et les résultats finaux sont conservés tant que l’utilisateur les sauvegarde activement ou continue d’utiliser la tâche ou de mettre en œuvre la fonctionnalité.

Après l’expiration du service, sa résiliation anticipée ou en cas de dettes, les données professionnelles de l’utilisateur ne sont conservées que pendant la période de buffer prévue par les règles en vigueur ; elles pourront ensuite être supprimées et ne pourront pas être restaurées. Avant de fermer le compte, il convient de télécharger, d’exporter ou de faire une sauvegarde des conversations, des favoris, des recherches, des tâches, des documents téléchargés et des résultats générés.

Propriété intellectuelle et utilisation des résultats

Les utilisateurs peuvent utiliser les services de la plateforme ainsi que les résultats fournis à des fins de recherche personnelle, d’enseignement, de recherche scientifique institutionnelle, de développement industriel et dans d’autres contextes légaux. Les droits relatifs à la plateforme, aux modèles, aux algorithmes, au logiciel, à l’interface, aux modèles prédefinis, aux capacités générales et aux matériaux existants restent réservés à LiLi ou aux détenteurs de droits correspondants.

• Le téléchargement ne modifie pas la propriété des droits originels du mémoire, des données et du code.
• L’utilisateur doit avoir le droit d’autoriser la plateforme à traiter les matériaux téléchargés.
• Les résultats peuvent être utilisés conformément aux accords et aux règles spécifiques aux produits.
• Le contenu généré ne garantit pas l’originalité au sens du droit d’auteur.
• La création de contenu ne garantit pas non plus qu’il soit entièrement différent de celui des autres.
• Il est interdit de revendre, d’emballer ou de sous-licencier les services de la plateforme eux-mêmes.
• Avant de partager publiquement, il convient de vérifier les droits d’auteur et les obligations de confidentialité des tiers.

Intégrité académique et identification de l’IA

Les utilisateurs ne doivent pas utiliser des outils pour falsifier ou modifier des données de recherche, inventer des articles et des citations, plagier ou voler des idées, ni contourner les exigences d’éthique en recherche, les règles de divulgation concernant l’utilisation de l’IA et les règles de soumission. Les auteurs des articles demeurent responsables des méthodes de recherche, des conclusions, de la liste des auteurs et des citations.

La plateforme ajoutera, conformément aux exigences légales, des mentions explicites ou implicites aux contenus synthétisés générés par l’IA, et les utilisateurs ne doivent ni les supprimer, ni les falsifier, ni les cacher de manière inappropriée. Lors de leur publication au public, il convient également de respecter les exigences en matière de mentionnement imposées par l’institution, la revue et les réglementations applicables.

Confidentialité et sécurité

La politique de confidentialité indique que la plateforme utilise des mesures telles que le chiffrement des transmissions, l’isolement, l’anonymisation, la classification des données, le contrôle d’accès et le secret professionnel pour ses employés. Elle précise également que l’environnement Internet n’est pas absolument sécurisé.

• L’inscription au compte peut collecter le numéro de téléphone, le mot de passe et le code de vérification.
• Certains services peuvent exiger une vérification de l’identité conformément à la loi.
• Le site traite les informations relatives aux appareils, aux adresses IP, aux journaux et au flux de clics.
• Les fonctionnalités de paiement, de service client et de sécurité géreront les enregistrements correspondants.
• Les utilisateurs de moins de 14 ans ont besoin du consentement d’un tuteur.
• Les utilisateurs peuvent, conformément à la loi, demander l’accès, la rectification, la suppression et la résiliation.

API, SDK et statut open source

Plateformes et langues pris en charge

L’interface s’adresse principalement aux utilisateurs chinois, et la recherche ainsi que les documents eux-mêmes peuvent contenir plusieurs langues. Le langage de l’interface, le langage de recherche, le langage d’analyse des PDF et le langage de génération sont des capacités distinctes ; il convient de tester chaque élément à l’aide de vrais articles scientifiques.

À qui s’adresse-t-il

• Étudiants en master qui doivent créer rapidement une liste de candidats pour un mémoire.
• Étudiants en préparation d’une revue de littérature et d’un rapport de présentation du projet.
• Chercheurs qui suivent les réseaux de citations et les filières de recherche.
• Équipes ayant besoin d’analyser en masse des articles et de générer des rapports.
• Les universités et les instituts de recherche qui développent une base de connaissances institutionnelles.
• Personnel chargé de la recherche et du développement ainsi que du renseignement technologique au sein d’une entreprise.
• Équipes de missions de recherche à long terme qualifiées pour la bêta test S1.

Avantages principaux

• La recherche en langage naturel peut combiner plusieurs critères de documents.
• La recherche, l’étude, la synthèse, les cartes et la base de connaissances forment un cercle fermé.
• Le rapport d’analyse de mémoire prend en charge plusieurs formats de fichiers.
• La carte bibliographique aide à comprendre les relations entre les citations et les thèmes.
• Les données métier de l’utilisateur et les limites d’entraînement du modèle sont bien définies.
• Les équipes institutionnelles et les agents de recherche autonomes offrent des voies d’extension.

Limites des capacités

• La couverture de la base de données ne garantit pas d’inclure tous les articles.
• Les étiquettes de correspondance ne peuvent pas remplacer les critères d’inclusion manuels.
• Le contenu généré peut contenir des erreurs factuelles, des citations et des données incorrectes.
• L’analyse PDF est affectée par la qualité du fichier et par la limite de 20 MB.
• La recherche approfondie, l’écriture et le stockage sont limités par la quantité allouée au forfait.
• Les prix fixes pour les membres et les règles de remboursement ne sont pas affichés publiquement.
• La cartographie scientifique, LitClaw et S1 sont encore en phase de test ou de bêta.
• Les API publiques, SDK et licences open source ne sont pas confirmés.

Questions fréquentes

LitLit peut-il être utilisé gratuitement ?

L’entrée publique permet d’accéder à certaines fonctionnalités, mais le nombre exact de consultations gratuites, la recherche approfondie, ainsi que les quotas de lecture et de stockage sont affichés en fonction du compte. Il ne faut pas considérer l’édition de base comme offrant toutes les fonctionnalités gratuitement de manière permanente.

Lili peut-il générer une revue de la littérature avec des références ?

Il est possible de créer une revue ou un brouillon de mémoire avec des citations à partir des documents recherchés. Chaque source, numéro de page, donnée et relation de soutien doivent néanmoins être vérifiées dans le texte original.

Quels fichiers le suivi de la rédaction de mémoire prend-il en charge ?

La page de téléchargement actuelle prend en charge les PDF, avec une taille maximale de 20 MB par fichier. Les autres formats de documents et la qualité de reconnaissance des scans doivent être testés dans le compte.

Combien de références sont nécessaires pour générer un mémoire

Les règles actuelles exigent au moins 30 et au plus 150 articles ; le mode rapide ne traite pas plus de 30 articles. La génération d’articles nécessite également une quantité disponible dans le pack d’écriture.

Le conseil utilise-t-il des thèses téléchargées pour entraîner le modèle ?

Sans autorisation explicite supplémentaire, les prompts originaux, les matériaux téléchargés, les données de recherche non publiées ou les résultats ne seront pas utilisés pour l’entraînement de modèles généraux ou de modèles de base destinés à d’autres utilisateurs.

Le Liri S1 est-il identique à l’station de travail académique AI ?

Différent. S1 est conçu pour les processus de recherche à long terme et les sandbox de calcul, et est actuellement en version bêta limitée ; les postes de travail, quant à eux, offrent des fonctions de recherche quotidienne, de lecture, de révision et de gestion des connaissances.

Lili propose-t-elle une API publique ?

Le contrat d’utilisation couvre les services API, mais il n’existe actuellement pas de documents publics confirmant la possibilité pour les particuliers de demander eux-mêmes des clés, les prix des appels et les règles de limitation du trafic.

Lili est-il un projet open source ?

Aucun code de produit officiel, poids du modèle ou licence open source n’a été confirmé pour le moment. Les services web, les API ou les fonctionnalités de test ne signifient pas pour autant que le produit lui-même est open source.

Comment ajouter un schéma FAQ

Cette page fournit déjà des FAQ visibles par les utilisateurs ; le modèle du site peut générer des données structurées de FAQ à partir de ces questions et réponses. Le texte principal n’inclut pas directement de balises de script, afin de respecter les exigences de sécurité des champs de contenu.

1. Ne sélectionnez que les questions et les réponses réellement visibles sur la page.
2. L’objet de page est défini sur FAQPage.
3. Chaque question est définie comme Question.
4. La réponse est écrite dans acceptedAnswer et définie comme Answer.
5. Les limites de crédit, les restrictions de fichiers et les règles de données doivent être conformes au texte principal.
6. Mises à jour synchronisées des FAQ lorsque l’état du membre ou de la bêta change.
7. Vérifier la grammaire, les doublons et les normes des moteurs de recherche après publication.

Résumé

La valeur de LitLit réside dans le fait qu’il relie la recherche de documents en langage naturel, l’analyse de PDF, la revue de la littérature, les cartes de citations et la base de connaissances personnelle en un flux de travail complet. Il convient aux particuliers et aux institutions qui doivent traiter une grande quantité de documents académiques.

Lors de l’utilisation réelle, il convient de se concentrer sur les stratégies de recherche, la vérification du texte original et les normes académiques ; l’IA n’a pour rôle que d’accélérer le tri et la génération. Avant d’acheter un abonnement, il faut également vérifier dans son compte connecté les fonctionnalités de recherche approfondie, les packs d’écriture, l’espace de stockage, les prix et les conditions de remboursement.