Elicit vs Semantic Scholar: Ke eng e betere bakeng sa lipatlisiso?

Ho khetha lipakeng tsa Elicit le Semantic Scholar ha se ntho e nyane ha se kotsing e le nako le boleng ba tlhahlobo ea hau ea lingoliloeng. Ka bobeli ba hatetse pele haholo ka lebaka la AI, empa ba phetha mesebetsi e fapaneng: e mong o sebetsa e le mothusi ea hlophisang, a akaretsa, le ho bapisa, ha e mong e le enjene e sibollang le ho beha tsebo pele ka bongata. Meleng e latelang, u tla bona mokhoa oa ho li sebelisa ho hlahisa bokhoni ba tsona bo felletseng ka 2025 ntle le ho lahleha tseleng, ka mokhoa o sebetsang le o hlakileng. likhothaletso tse hlakileng bakeng sa maemo a fapaneng.

Pele re kena ka botlalo, ho bohlokoa ho ela hloko hore Elicit e hula polokelong ea polokelo ea Semantic Scholar (lingoloa tse fetang limilione tse 125), ke ka lebaka leo hangata li tlatsanang hantle ho feta tlholisano eo. Leha ho le joalo, ho na le liphapang tse kholo mabapi le tšireletso, boemo ba liphetho, tlhahiso ea data, le netefatso ea bopaki e fanang ka sekala ho latela mofuta oa mosebetsi. Haeba u motho ea nahanang, "Ke batla ho hong ho mpholosang lihora," u tla fumana ho le molemo ho sheba Elicit. nako ea ho sebelisa e 'ngoe le e' ngoe le mokhoa oa ho e kopanyaHa re qaleng ka tataiso ena ho: Elicit vs Semantic Scholar

Elicit and Semantic Scholar: seo e mong le e mong a hlileng a se etsang

Elicit ke mothusi oa lipatlisiso tse tsamaisoang ke AI tse etselitsoeng ho iketsetsa mehato e tenang ea tlhahlobo: o thaepa potso mme e khutlisa lethathamo la lithuto tse amehang, tse nang le likakaretso tsa likarolo, esita le tafole ea papiso e nang le liphumano, mekhoa, mefokolo, le moralo oa thuto. E kopanya thepa ea kantle ho lisebelisoa tsa tsamaiso joalo ka Zotero mme e lumella ts'ebetso ea batch ea li-PDF. Matla a eona a lutse tabeng ea hore e fetola lipatlisiso tse bulehileng hore e be bopaki bo ka sebelisoang ka nako e kgutshwane.

Semantic Scholar, bakeng sa eona, ke enjine ea ho batla ea thuto e tsamaisoang ke AI e etelletsang pele ho sibolloa le bohlokoa. E ntša metadata ea bohlokoa e sebelisa ts'ebetso ea puo ea tlhaho, e bonts'a mantsoe a qotsitsoeng, likamano lipakeng tsa bangoli le lihlooho, 'me e eketsa likakaretso tsa lintlha tsa mantlha, joalo ka matsapa a kang. Google Scholar LabsE boetse e lemoha mekhoa le bangoli ba nang le tšusumetso. Ka bokhutšoanyane, e na le thuso bakeng sa 'mapa sebaka' me u fumane lingoliloeng tsa boleng kapelenyana.

• Molemo ka ho fetisisa oa Elicit: lipotso ka puo ea tlhaho, motsoako oa likarolo, lipalo tsa papiso, tlhahiso ea data le tsamaiso ea mosebetsi bakeng sa litlhahlobo tse hlophisitsoeng kapa tsa thesis.
• Setsebi se hloahloa sa Semantic: Ho sibolloa ka bohlale, ho latela mantsoe a qotsitsoeng, metrics ea tšusumetso, le likakaretso tse hlahisoang ke AI li u thusa ho etelletsa pele seo u lokelang ho se bala pele.

Liphapang tsa bohlokoa: hobaneng ka linako tse ling li bonahala li khutlisa "lintho tse fapaneng"

Potso e hlahang khafetsa ke hobaneng ha Elicit ka linako tse ling e khutlisa lithuto tse sa tsejoeng haholo kapa tse tsoang likoranteng tse sa bonahaleng. Tlhaloso e habeli. Ka lehlakoreng le leng, tsamaiso ea eona ea maemo e ka rata lithuto tse loketseng potso ea lipatlisiso, leha e se tsona tse qotsitsoeng haholo; ka lehlakoreng le leng, ho fumaneha ho bulehileng ha litemana tse feletseng ho fokotsa se ka akaretsang ka bokhutšoanyane. Sena ha se bolele hore e hlokomoloha lingoliloeng tse nang le tšusumetso e kholo, empa ho e-na le hoo ... Taba ea mantlha ea Elicit ke thuso ea hanghang ho araba potso ea haueseng haholo botumo ba makasine.

Semantic Scholar indexes ka bobeli litaba tsa phihlello tse bulehileng le metadata ea sengoloa sa paywalled. Le ha mongolo o felletseng o sa fumanehe ka linako tsohle, sethala se hlahisa mantsoe a qotsitsoeng, bangoli ba nang le tšusumetso, le likamano tsa sehlooho tse thusang ho lekola bohlokoa. Haeba u ikutloa hore Elicit "e sa hlaka," bula patlisiso e tšoanang ho Semantic Scholar 'me u hlahlobe moelelo oa mantsoe: u tla bona kapele hore na thuto eo e lumellana le se tloaelehileng kapa haeba e fana ka karolo e sebetsang ea peripheral.

Nako ea ho sebelisa sesebelisoa ka seng

Haeba u mokhahlelong oa boithuto 'me u batla kakaretso e potlakileng ea sebaka seo, qala ka Semantic Scholar. Tlhokomelo ea eona e ipapisitseng le tšusumetso le boleng ba metadata e u lumella ho khetholla lingoliloeng tsa semina, bangoli ba bohlokoa le mekhoa. Hang ha u se u khethile motheo, fetela ho Elicit ho haha ​​​​litafole tse bapisang, ho ntša mefuta-futa, ho akaretsa mekhoa, le ho hlophisa bopaki bo loketseng ho ngoloa. Motsoako ona o potlakisa ts'ebetso haholo hobane U fumana ka e 'ngoe' me u hlophise le e 'ngoe.

Bakeng sa litlhahlobo le likhopolo tse hlophisitsoeng, Elicit e ipabola tabeng ea ho theha matrices le abstracts tse sa fetoheng lithutong tsohle. Bakeng sa lipatlisiso tse bulehileng, limmapa tsa lingoliloeng, le tlhahlobo e tsoelang pele ea lihlooho, Semantic Scholar le lisebelisoa tse amanang le tsona joalo ka ResearchRabbit kapa Litmaps li fana ka kakaretso e hlokahalang. Ha e le hantle, li lokela ho kopanngoa. Ke lakatsa eka sesebelisoa se le seng se ka se etsa kaofelaEmpa phallo ea chelete e sebetsang hantle ka ho fetisisa ka 2025 ke sethala le ho hlophisoa.

Phallo ea mosebetsi e khothalelitsoeng e kopanyang Elicit le Semantic Scholar

1. Tšibollo ea pele ho Semantic Scholar: batla ka mantsoe a bohlokoa, sefa selemo le selemo, 'me u hlahlobe litemana tse nang le tšusumetso. Bokella lingoloa tse 15–30 tsa bohlokoa 'me u khetholle bangoli ba bohlokoa le likoranta. Mothating ona, etelletsa pele boleng le bohare.
2. Ho hlahloba likhokahano: Sebelisa ResearchRabbit ho bona marang-rang a bangoli ba kopanelo le lihlooho, le Lipampiri tse hokahaneng ho bona ka mahlo a kelello ho iphetola ha mohopolo. Ka tsela ena o holisa sete ea hau ntle le ho lahleheloa ke mohopolo oa mantlha. se hlileng se kopanyang lithuto.
3. Netefatso e ipapisitseng le maemo a qotsitsoeng le Scite: e supa hore na mesebetsi e qotsitsoe ho tšehetsa, ho bapisa, kapa ho bolela feela. Sena se u bolokela nako ea ho arola "lerata ho tsoa ho bolaoli" mme se u fa leseli la buisana ka liphello ka kahlolo e molemo.
4. Synthesis le ho ntšoa ka har'a HlahisaTheha potso ea hau ea lipatlisiso, kenya lethathamo la lingoliloeng tsa hau, 'me u hlahise likakaretso tsa likarolo le litafole tsa papiso ka liphetho, mekhoa le meeli. Romella kantle ho Zotero 'me u hatele pele. bopaki bo sebeditsweng.
5. Tšehetso e nakong ka lipotso tse tsamaisoang ke AI: Ho tsieleha ho u fa likarabo tse boletsoeng ka nako ea sebele, tse molemo bakeng sa ho tlosa lipelaelo kapele, 'me Consensus e kopanya bopaki bo mabapi le potso e itseng e tsoang mehloling e hlahlojoang ke lithaka, e loketseng netefatsa menahano ka tsela e bonolo.
6. Litokomane tsa ho bala le ho akaretsa: Scholarcy e hlahisa likakaretso tsa pampiri e 'ngoe le e 'ngoe, 'me SciSpace e thusa ka litlhaloso, ho utloisisa lipalo le ho fometa libuka tse ngotsoeng ka letsoho. Haeba u sebetsana le lihlopha tse kholo tsa li-PDF, duo ena e potlakisa ts'ebetso. ho bala ka katleho.

Mesebetsi e khethehileng eo u lokelang ho e tseba

Seithuti sa Semantic

• Patlisiso e qaqileng ea sengoloa: Likakaretso tse hlahisitsoeng ke AI, likarolo tsa bohlokoa, le lihlooho tse amanang li u fa qeto ea hore na u tla bala eng pele. litekanyetso tsa sepheo.
• Litšebelisano tse nang le tšusumetso le mantsoe a qotsitsoeng: e totobatsa lintlha tse qotsitsoeng le bangoli ba amehang tšimong, e loketseng ho beha mosebetsi o mong le o mong ka har'a moqoqo oa mahlale le lekanya boima ba hao.
• Likarabo tse tobileng: likarete tse nang le mehopolo ea mantlha ea sengoloa tse akaretsang liphetho le liqeto ka bo eona, tse bohlokoa bakeng sa tlhahlobo ea pele. ntle le ho bula PDF.
• Litlhaloso le ho latela litšupiso: ho tsamaea ka potlako ka litšupiso le lingoliloeng tse qotsang mosebetsi oa ho holisa sehlopha ka mokhoa o laolehileng. ntle le ho lahleheloa ke khoele.

Hlahisa

• Qala ka lipotso tsa mahlale ka puo ea tlhaho: theha potso ea hau 'me u fumane tafole e nang le lithuto tse nepahetseng, sepheo, mekhoa, le liphetho tsa bohlokoa, tse loketseng ho sebelisoa. sebetsa le ho bapisa.
• Lits'oants'o le tlhahiso ea tlhaiso-leseling: motsoako oa likarolo, ho lemoha mefokolo le mefuta e fapaneng, le likarolo tse emeng bakeng sa ho bapisa lithuto le ntle le li-spreadsheet tsa matsoho.

dumellana

• Lipotso tsa mahlale: sebopeho se otlolohileng sa ho botsa lipotso le ho fumana kakaretso e thehiloeng ho lipampiri tse hlahlobiloeng ke lithaka, tse nang le likhokahano le mantsoe a qotsitsoeng - a bohlokoa haholo ha o hloka. karabo e tsheheditsweng.
• Consensus Meter: pono ea tikoloho ea bopaki e bonts'ang hore na ho na le tumellano kapa phapang libukeng, e leng ho nolofalletsang ho fana ka mabaka a boemo ba hau. hlakola data.
• Ho tsebahala ha sengoloa le likhakanyo tse nang le AI: matšoao a tšusumetso le motsoako oa lithuto ho tsoela pele ho etelletsa pele ho bala le ho supa mekhoa e ntlafalitsoeng.

Ka ntle ho duo: Mekhoa e meng ea AI le litlatsetso

PatlisisoRabbit

Tlhahlobo ea pono ea marang-rang a lingoliloeng, bangoli le lihlooho. Haeba u phutholohile haholoanyane ka litšoantšo, u tla thabela ho bona kamoo likolo tsa menahano, tšebelisano-'moho le litsela tsa lipatlisiso li hlahang kateng. E u lumella ho latela bangoli kapa lihlooho le ho amohela litsebiso ha ho hlaha ntho e ncha-e loketseng ho lebela masimong.

Lipampiri Tse Hokahantsoeng

Limmapa tsa khokahano li bonts'a kholo ea mohopolo oa sehlooho. Li thusa haholo ho utloisisa "moo mohopolo o tsoang teng" le hore na lihlopha tse ling li hlahlobile litsela life tse ling. U tla bona ha u habanya hore na ke lithuto life tse potileng pampiri ea hau ea bohlokoa le tse tlatsetsang ho eona. moelelo o tiileng.

Qhekella

Tshekatsheko ya qotsulo ya maemo: e hlopha hore na mosebetsi o tshehetsa, o bapisa le o mong, kapa o bolela o mong feela. Sena se thibela litšupiso tse phahameng mme se fana ka mabaka a ho beha tlatsetso ea hau. E kopanya le batsamaisi ba litšupiso mme e thusa ho ho sireletsa puisano.

Iris.ai

Ho ntšoa ha tsebo le tlhahlobo e ikemetseng le AI. E nepahetse ha o sebetsana le litokomane tse kholo mme o hloka ho lemoha mehopolo, mefuta e fapaneng le likamano. E potlakisa mohato oa tlhahlobo. ho bala ka botebo.

Boithuto

Kakaretso, litafole tsa menehelo, le litšupiso tsa sengoloa ka seng. Ke sesebelisoa se phethahetseng sa ho fetola sete ea li-PDF hore e be lintlha tse laolehang. manane a tlhahlobo.

Litmaps

Lits'oants'o tsa qotsa le ho latedisa maemo. Haeba u thahasella ho tseba hore na mosebetsi o lebile hokae le hore na ke lithuto life tse ntseng li tsoela pele ho sebetsa, Litmaps e u nolofalletsa ho sebelisa 'mapa le likarolo tsa tšebelisano. ho sebetsa hammoho.

Pherekano AI

Enjine ea ho batla ea lipuo tse ngata e nang le litemana tse bonahalang (PubMed, arXiv, bahatisi ba mahlale). E araba ka Sepanishe, Senyesemane, le tse ling, e boloka moelelo oa lipotso tsa hau, 'me e thusa ho hlakisa lipelaelo tse itseng. mehloli e bonahalang.

SciSpace

Ho tloha ho batla ho ea ho ho fometa: fumana le ho hlakisa ka AI, utloisisa lipalo ka pampiring, 'me u hlophise lingoliloeng ho latela litataiso tsa koranta. Kopanya le polokelo ea polokelo le ho tsamaisa a phallo e hloekileng ea libuka tse ngotsoeng ka letsoho.

DeepSeek AI

Moetso o tsoetseng pele oa lipuo bakeng sa mesebetsi e rarahaneng. Haeba o sebetsa ka tlhahiso e ikhethileng ea mongolo le tlhahlobo, bokhoni ba eona ba ho ikamahanya le maemo a itseng bo fana ka monyetla o eketsehileng. ho tenyetseha ha lipatlisiso.

Lisebelisoa tse molemo karolong ea pele le tšehetso ea ho ngola

Buisana le GPT

Tšehetso e kholo ea ho ngola le ho ntlafatsa, empa ha se mochine oa ho batla oa thuto (sheba puisano ea ho botsa ChatGPT ka tlelaseng). Moo e hlileng e khanyang ke ha u kenya li-PDF tsa hau (esita le lifoldara) 'me u e kopa ho hlalosa mekhoa, ho akaretsa likarolo, kapa ho hlakisa mehopolo. Bakeng sa tlhahlobo ea lingoliloeng, e sebelise litokomaneng tseo u li khethileng; sena se u thusa ho qoba leeme le ho fumana liphello tse molemohali. likakaretso tse tšepahalang tsa litemana tsa hau.

Keenious

Fumana lingoliloeng tse amanang le litaba tse ngotsoeng tseo u li kenyang, PDF eo u e kenyang, kapa URL ea tokomane ea thuto. Ho ea ka sethala ka boeona, ha se boloke litokomane tseo u li hlahlobisisang, tse sebetsang haeba u sebetsa le libuka tse ngotsoeng ka letsoho tse sa hatisoang kapa tse ntseng li tsoela pele 'me u hloka lekunutu le utloahalang.

Chat4data le tlatsetso e se nang khoutu

Chat4data, joalo ka katoloso ea sebatli, e iketsetsa pokello ea litšupiso ho tsoa leqepheng leo u le shebileng. U e kopa ho "bokella litlotla, bongoli, le palo ea litemana," 'me e khutlisetsa tafole e loketseng ho romelloa ho CSV kapa Excel, e khonang ho bala manane a tsoang ho Google Scholar, Dialnet, kapa SciELO ntle le ho siea tab. Ke mokhoa o bonolo oa ho fetola maqephe ho data.

Haeba hamorao o hloka ho fokotsa tlhahiso kapa ho theha li-workflows tse rarahaneng, plugin e se nang khoutu e kang Octoparse e ka ba molekane e moholo: e nka lintlha tse hlophisitsoeng ho tloha liwebsaeteng tsa polokelo kapa lilaebraring tsa digital tse nang le sebopeho sa pono. E bohlokoa haholo bakeng sa merero ea ho bokella ka bongata mecheng ea litaba kapa marangrang.

Litaba tsa tšebeliso: mehlala e potlakileng

• Seithuti sa Master's kapa PhD thutong, psychology, kapa mahlale a sechaba: botsa lipotso ka Consensus ho fumana likarabo ka bopaki le mehloli, sebelisa Semantic Scholar ho hlwaya lingoliloeng tse nang le tšusumetso e kholo, ebe o sebelisa Elicit ho etsa tafole e bapisang ka mokhoa. Qetella ka Scite ho ntlafatsa mantsoe a qotsitsoeng le ho qoba liphoso. leeme la netefatso.
• Patlisiso ea tekheniki e nang le lipalo kapa khoutu: itšetleha ka SciSpace ho utloisisa li-equations, Perplexity bakeng sa likarabo tse potlakileng tse nang le mantsoe a qotsitsoeng a bonahalang, le Elicit ho lekanya mefuta le liphetho. Ka Litmaps u tla bona hore na mokhoa ona o lebile hokae, le ka ResearchRabbit e tla u thusa ho fumana basebetsi ba bacha.
• Mosebetsi o reretsoeng ho kopanya ka potlako tlhahiso kapa morero: Semantic Scholar ho fumana "lipampiri tsa anchor", Scholarcy ho ntša lintlha tsa bohlokoa tsa e 'ngoe le e' ngoe le Elicit ho theha matrix a bopaki a loketseng. ngola moralo wa tiori.

Papiso e sebetsang: melemo le likotsi tse akaretsang

• Kopa: E boloka lihora ho theha litafole le likakaretso, e ntle haholo bakeng sa litlhahlobo tse hlophisitsoeng. E ka beha pele lithuto tse sa boleloang haholo haeba li araba potso ea hau hantle. Mohlodi ha o batla tlhophiso e iketsang.
• Semantic Scholar: e ipabola ho sibolloeng, maemo ka tšusumetso, 'me e bonts'a mantsoe a bohlokoa le bangoli. E nepahetse bakeng sa ho aha sehlopha sa pele le ho utloisisa meaho ea mahaeng.

Lisebelisoa tsa ho ngola le tlhahiso ea tlhahiso (khetho ka litheko tse bonts'ang)

Ntle le motheo oa Elicit-Semantic Scholar le li-plugins tsa eona tsa ho batla, ho bohlokoa ho hlahloba lisebelisoa tse ling tse shebaneng le ho ngola, ho hlophisa le ho hlophisa. Lipalo tse latelang ke likhakanyo tse tlalehiloeng ke mehloli eo ho buisanoeng le eona; hlahloba leqephe la molao la sehlahisoa ka seng bakeng sa liphetoho leha e le life. Leha ho le joalo, li tla u thusa ho tseba likhetho le ho likhakanyo tsa litšenyehelo.

• Jenni: mothusi oa ho ngola ho notlolla moralo oa hau oa pele le ho ntlafatsa setaele sa hau. Merero e kenyelletsa moralo oa mahala o nang le moeli oa letsatsi le letsatsi le moralo o se nang moeli oa hoo e ka bang $ 12 ka khoeli, hammoho le likhetho tsa lihlopha. E thusa ha o e hloka tshusumetso ya boqapi e hlophisitsoeng.
• Paperpal: sehlahlo sa sebōpeho-puo le setaele se shebaneng le lingoliloeng tsa thuto, ka khetho ea "Prime" bakeng sa $5,7 / khoeli ho latela litlhahlobo. E fana ka ho hlaka le ho ikamahanya le maemo a bohlophisi bakeng sa phepelo e bentšitsoeng.
• Polelo: Litaba tse shebaneng le SEO, tse nang le merero e qalang hoo e ka bang $45 / khoeli bakeng sa mosebelisi a le mong. Haeba lipatlisiso tsa hau li kenella ho blog kapa enjine ea ho batla litaba tse ntlafalitsoeng, li u thusa ho lekanya mantsoe a sehlooho le sebopeho.
• Paperguide: enjine ea ho batla e etselitsoeng ho etsa lipatlisiso ka ho khetheha, e fanang ka likhakanyo le ho sibolla mosebetsi o amanang. Merero e tloha ho $ 12 ho isa ho $ 24 ka khoeli, 'me teko ea mahala ea fumaneha. E khahlang bakeng sa maikutlo a potlakileng.
• Yomu: 'mali oa sengoloa le mohlophisi ea nang le lintlha, litlhaloso le kakaretso. Ho na le moo ho buuoang ka merero ea mahala le e lefuoang (mohlala, "Pro" e qalang ho $11/khoeli) e thusang laola lithaba tsa li-PDF.
• SciSpace: Ho phaella ho se seng se boletsoe, e fana ka li-tiers ho tloha ho moralo oa motheo oa mahala ho ea ho merero e nang le likarolo tse ling tsa ho hlophisa le tsa tšebelisano. E thusa ho theha mongolo o ngotsoeng ka letsoho, ho tloha mohopolong ho isa thomelong.
• CoWriter: Tšehetso ea ho ngola bakeng sa liithuti tse nang le sebōpeho-puo le litlhahiso tsa sebopeho; Merero ea "Pro" e qala hoo e ka bang $11,99 / khoeli ho ea holimo. E molemo bakeng sa ho haha botshepehi le bokgabane.
• QuillBot: mekhoa ea ho hlalosa le ho ngola bocha ka khetho ea mahala le merero e lefuoang e tlalehiloeng ho qala ho $ 4,17 / khoeli bakeng sa lihlopha. E loketseng ho qoba ho pheta-pheta le ho lokisa molumo oa mongolo.
• Grammarly: Ho lemoha liphoso le ho ntlafatsa setaele ka "Pro" le merero ea khoebo ea mahala. E loketse ho benchefatsa mangolo-tsoibila, lingoliloeng le litlatsetso. maikutlo a nako ea sebele.

Maqheka a sebetsang le metsoako e sebetsang

• Haeba u tšoenyehile ka "ho fifala" ha liphetho tse ling ho Elicit, tsamaisa potso e ts'oanang ho Semantic Scholar, sebelisa lihloela bakeng sa tšusumetso le letsatsi, 'me u khutlele ho Elicit ka lethathamo le hlophisitsoeng. Ka tsela ena o laola boleng ba ho kenya le ho boloka ... lebelo la ho kopanya.
• Ho lokafatsa liqeto tsa mokhoa kapa ho lekola bonnete ba liphuputso, buisana le Consensus le potso ea hau ea lipatlisiso 'me u hlahlobe "meter ea tumellano." E u fa mohopolo o potlakileng oa hore na lebala lea fetoha kapa lea kheloha, le ho fana Likhoutu tse seng li loketse ho sebelisoa.
• Haeba u sebetsa ka lisebelisoa ka lipuo tse ngata, Perplexity e fana ka likarabo ka Sepanishe, Senyesemane, le tse ling, mehloli e bonahalang. E nepahetse bakeng sa ho hlakisa lipelaelo tsa mantsoe kapa tsa mohopolo ha u ntse u le ts'ebetsong. moqoqo o tshwanang.
• Ho etsa 'mapa oa bangoli ba nang le tšusumetso le likolo tsa menahano, fapanyetsana lipakeng tsa ResearchRabbit, Connected Papers, le Litmaps. Mokhoa ona o nang le likarolo tse tharo o qoba matheba a foufetseng mme o senola mekhoa e ntseng e hlaha - senotlolo haeba u batla ho sehlooho sa thesis kapa likheo.
• Kamoo Semantic Scholar e sebetsang kateng le hore na ke hobane'ng ha e le e 'ngoe ea li-database tsa mahala tsa pampiri: Tataiso e felletseng

Elicit le Semantic Scholar ha se ba qothisanang lehlokoa le bona, empa ke likotoana tsa papali e le 'ngoe: e mong oa sibolla le ho etelletsa pele, e mong o akaretsa, oa bapisa le ho hlophisa. Haufi le bona, lisebelisoa tse joalo ka ResearchRabbit, Connected Papers, Scite, Iris.ai, Scholarcy, Litmaps, Perplexity, SciSpace, DeepSeek, ChatGPT, Keenious, Chat4data, Octoparse, Consensus, le lisebelisoa tsa ho ngola tse kang Jenni, Paperpal, Frase, Paperguide, ComurraritQur, Como, Como, Comomar, Comomar, Comomar, Comomar, Como, Como, Como, Grass, Yomu, Graphic, Graphic, Yomu. ts'ebetso e potlakileng le e tšepahalang. Ka ts'ebetso e kopantsoeng ea mosebetsi, u tloha "ke qala hokae?" ho "Ke na le tlaleho e lumellanang ea bopaki," le hore, lipatlisisong, ke khauta e hloekileng. Hona joale o tseba ho feta moo Elicit vs Semantic Scholar.

Sehlooho se amanang:

Litšila tsa AI: Seo e leng sona, Hobaneng e le Bohlokoa, le Mokhoa oa ho E emisa

Mokreste garcia

O ne a rata theknoloji ho tloha ha a sa le monyenyane. Ke rata ho ba tsa morao-rao lefapheng lena, 'me ka holim'a tsohle, ho buisana le lona. Ke ka lebaka leo ke 'nileng ka inehela ho puisano ka theknoloji le liwebsaete tsa lipapali tsa video ka lilemo tse ngata. U ka mphumana ke ngola ka Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo kapa sehlooho sefe kapa sefe se amanang le seo se tlang kelellong.