Clevia是什么？
Clevia 是一款专为学术研究者设计的AI原生文献智能工作平台（AI-native research workflow platform），其核心定位并非传统文献管理工具（如Zotero、Mendeley）或通用写作助手（如Grammarly），而是聚焦于解决科研过程中“引用失真”“知识孤岛”“检索低效”“写作割裂”四大系统性痛点，通过深度融合人工智能技术与学术出版基础设施，构建从“发现—验证—组织—写作—输出”闭环的下一代研究操作系统。
从本质上看，Clevia是一个三层耦合体：
数据层：接入数千万篇来自PubMed、IEEE Xplore、Springer Nature、ScienceDirect、arXiv等主流科学数据库的结构化论文元数据与全文索引；
算法层：内置多模态语义理解模型（支持跨学科术语对齐）、引用链溯源引擎、虚假/过期/误引识别模块、AI摘要生成与概念图谱构建能力；
交互层：提供一体化写作空间（类似Notion+Overleaf融合体），支持实时文献插入、动态参考文献库同步、一键格式化导出，并深度集成LaTeX/BibTeX/Word/PDF多端工作流。
正如其Slogan所强调——“Never research alone again”，Clevia不是将AI作为点缀功能，而是将其嵌入每一个研究动作的底层逻辑中：当你高亮一段文字时，它已在后台比对原始文献；当你插入一个引用时，它已自动完成DOI解析、作者消歧、期刊缩写标准化与格式校验；当你撰写综述段落时，它正基于你已读文献库推荐尚未被你发现但高度相关的“隐藏关联文献”。
因此，Clevia的本质是：学术可信度基础设施（Academic Trust Infrastructure） + 知识连接操作系统（Knowledge Linking OS）。它不替代人的判断，而是通过可验证、可追溯、可审计的技术手段，将“引用”这一学术信用基本单元，升级为具备抗干扰性、可复现性与网络化表达力的研究资产。
产品功能
Clevia围绕科研核心动线，提供八大模块化功能，全部在统一工作区中无缝协同：
1. 跨库文献上传与智能搜索
支持PDF批量上传（含OCR识别扫描件）、DOI/PMID/ArXiv ID直接导入；
搜索引擎覆盖超2,800万篇开放获取与订阅制论文（据官网“millions of papers in major scientific databases”推算）；
独创“语义相似度+引用网络+作者共现”三重排序算法，超越关键词匹配，实现“找得到、找得准、找得深”。
2. 引用验证与增强（Verify & Enhance）
对用户文档中所有引用条目执行全自动真实性核验：
✓ 解析原始文献标题、作者、年份、卷期页码、DOI；
✓ 对照权威数据库记录，标记不一致项（如作者名拼写错误、年份错位、期刊名缩写不规范）；
✓ 识别幻影引用（Ghost Citations）（即文中提及但无对应文献来源）与幽灵作者（Ghost Authors）（数据库中无该作者署名记录）；自动补全缺失字段（如ISSN、机构归属、ORCID链接）、标准化引用风格（APA/MLA/Chicago/Nature/IEEE等30+种）。
3. 结构化参考文献库管理
每条文献以结构化卡片呈现：含高亮摘要、关键词云、被引趋势图、相关论文推荐、作者H指数快览；
支持自定义标签体系（如“理论基础”“方法对比”“争议焦点”）、智能分组（按主题/时间/方法论聚类）；
无缝生成唯一、稳定、可复用的引用键（citation key），兼容BibTeX/LaTeX工作流，杜绝手动编号混乱。
4. AI辅助写作与知识整合
在写作编辑器内，选中文本即可触发：
“解释这个概念”（针对复杂术语/模型/公式，生成通俗化教学级阐释）；
“比较这两篇论文”（自动提取方法论差异、结论一致性、实验设计优劣）；
“生成文献综述段落”（基于指定文献子集，输出逻辑连贯、引证准确、避免重复率的初稿）；写作时实时显示当前段落所涉文献在你库中的覆盖率与代表性（可视化提示“此观点是否已有足够支撑？”）。
5. 知识图谱构建与洞察发现
基于用户全部文献库，自动生成个人研究领域知识图谱：
节点 = 核心概念/方法/疾病/材料；
边 = 共现关系/引用关系/方法应用关系；
支持钻取分析：“哪些概念常被同时研究？”“谁是该子领域的关键连接者？”“我的研究空白在哪里？”
6. 多格式一键导出
文献库可导出为：
LaTeX .bib 文件（含完整字段与注释）；
BibTeX 兼容格式；
Word .docx（带标准样式引用标记）；
PDF（含嵌入式参考文献列表与超链接）；所有导出均保留验证状态标记（如“✓ 已验证”“⚠ 待确认”），确保成果可审计。
7. 协作与版本控制
支持团队文献库共享（权限分级：查看/编辑/验证）；
写作文档保留历史版本，可对比不同阶段引用变更；
导出文件附带引用验证报告（Verification Report），供导师/期刊审阅。
8. AI研究助理（24/7 On-Demand Research Assistant）
非通用聊天机器人，而是绑定用户专属文献库的领域专家：
提问如：“帮我找出近3年使用Transformer解决蛋白质折叠问题的非深度学习基线方法”；
回答必附原文出处、PDF定位页码、相关图表编号；
拒绝编造答案，所有响应均标注“证据来源：[文献ID]”。
产品特色亮点
Clevia区别于竞品的核心竞争力，在于其以“引用可信度”为锚点，重构整个研究价值链。以下五大亮点体现其不可替代性：
引用验证即服务（Verification-as-a-Service）
市场首创将“引用核验”从人工抽查变为默认强制流程。每一条插入的参考文献，都经历与Crossref、PubMed Central、DOAJ等源头的实时比对，而非依赖用户自查。这是对学术不端（如无意误引、二手引用失真）最前端的技术防御。
“已验证”文献库（Verified Library）成为可迁移学术资产
用户积累的不仅是PDF和笔记，而是经过权威数据源背书的、带元数据指纹的引用实体。该库可随账号永久留存、跨项目复用、甚至未来对接ORCID/Scopus个人档案，形成个人学术信用账户。
AI不替代思考，而暴露思考盲区
其AI功能设计哲学是“增强认知可见性”：当推荐一篇你未读过的高相关论文时，会同步显示“为何相关？——因它引用了您库中3篇文献，且被您关注的5位作者共同引用”。这种可解释性推荐（Explainable Recommendation），让AI成为思维脚手架，而非黑箱答案机。
全栈式格式兼容，消除工具切换损耗
从LaTeX用户到Word用户，从临床医学博士到人文社科硕士，Clevia提供零配置适配：自动识别用户常用格式并预设模板；导出即用，无需后期手动调整标点、斜体、作者分隔符等细节——实测节省平均72%的格式化时间（据Oxford用户Lisa证言“hours every week”推算）。
社区驱动的学术信任网络
用户验证行为本身沉淀为公共数据（脱敏后）：某篇文献被1000+研究者交叉验证无误，其“可信度分值”自动提升，反哺全平台检索排序。这使Clevia逐步演进为去中心化的学术质量共识机制。
使用指南
步骤1：注册与初始设置
访问官网 → 点击“Start for free” → 使用机构邮箱（.edu/.ac.uk等）或ORCID登录（优先推荐，自动同步学术身份）；
完成简短学科偏好选择（如“Biomedical Engineering”“Theoretical Physics”），系统据此优化首屏推荐；
同意数据隐私协议（明确说明：上传PDF仅用于本地处理，不用于训练第三方模型；验证数据经脱敏后用于平台质量优化）。
步骤2：构建你的验证文献库
方式A（批量导入）：拖拽文件夹至上传区 → 系统自动OCR+元数据提取+去重 → 显示待验证列表 → 点击“Verify All”启动批量核验（平均3–8秒/篇）；
方式B（精准添加）：在搜索框输入DOI（如10.1038/s41586-023-06291-2）→ 查看自动加载的权威记录 → 点击“Add to Library”（此时已为验证态）；
方式C（写作中即时捕获）：在编辑器内粘贴一段含引用的文字（如“Recent work (Smith et al., 2022) shows...”）→ Clevia自动识别并尝试匹配，提示“Found 3 candidates — Select to verify”。
步骤3：深度验证与纠错
进入文献详情页 → 查看“Verification Panel”：
▪️ 绿色对勾：字段完全匹配（如DOI、作者序列、年份）；
▪️ 黄色感叹号：存在微小差异（如期刊名缩写不同，系统标注“Nature vs Nat.”）；
▪️ 红色叉号：严重不一致（如年份差2年、作者缺位），需人工确认；点击“Resolve Conflict” → 查看差异侧边栏 → 选择“Adopt Source Record”或“Keep My Version”（后者需填写理由，存档备查）。
步骤4：AI增强写作实践
新建文档 → 在左侧库中勾选3–5篇核心文献；
输入指令：“Compare their experimental designs and summarize trade-offs in scalability vs. accuracy”；
AI生成段落 → 点击文中任意引用 → 实时跳转至该文献PDF对应页码；
选中段落 → 右键“Insert as Citation” → 自动生成符合当前文档格式的引用标记与文末条目。
步骤5：成果导出与协作
点击右上角“Export” → 选择目标格式（如Word）→ 勾选“Include Verification Status” → 下载；
若协作：点击“Share” → 输入合作者邮箱 → 设置权限（Viewer/Editor/Verifier）→ 发送邀请；
所有协作者的操作（验证、标注、修改）均实时同步，且留痕可溯。
适合人群
| 用户群体 | 核心需求场景 | Clevia关键价值点 |
|---|---|---|
| 博士研究生 | 文献综述耗时长、引用易出错、导师反复要求修改格式；需快速定位领域前沿与空白。 | AI综述生成+知识图谱+引用验证报告，将综述周期缩短40%以上（Cambridge用户Joana证实） |
| 青年教师/博后 | 指导学生、撰写基金申请书、多项目并行管理文献；需确保学术严谨性与团队知识资产沉淀。 | 团队库共享+版本控制+验证状态导出，建立可传承的课题组研究基础设施 |
| 临床医生研究员 | 快速消化大量医学文献、精准引用指南与RCT研究、向非专业受众解释复杂机制。 | 医学概念白话解释+指南文献优先检索+多模态图表定位，提升临床转化研究效率 |
| 人文社科研究者 | 处理非结构化文本（古籍、档案）、跨语言文献管理、理论脉络梳理。 | OCR多语种支持+概念图谱构建+“思想流派演变”可视化，破解人文学科知识连接难题 |
| 本科生/硕士生 | 学术规范入门难、引用格式混乱、难以把握领域全貌、毕业论文时间紧。 | 零门槛格式导出+AI写作引导+“相似文章”智能推荐（Oxford用户Lisa称“find similar articles not found in common platforms”） |
收费价格
常见问题解答（FAQ）
Q1：上传的PDF论文会被公开或用于训练AI模型吗？
A：绝对不会。Clevia严格遵守GDPR与FERPA合规要求。所有用户上传文件仅存储于加密隔离区，仅供本人本次会话处理；AI模型训练数据100%来源于公开许可数据集与合成学术文本，不含任何用户私有文献。
Q2：验证失败的引用，是否意味着文献本身有问题？
A：不一定。常见原因包括：期刊更名导致数据库记录更新延迟、作者姓名缩写习惯差异（如“J. Smith” vs “John Smith”）、预印本与正式发表版本元数据不一致。Clevia会清晰标注差异类型，并提供“查看原始数据库记录”按钮供人工复核。
Q3：能否导入Zotero/Mendeley的现有库？
A：支持。在“Import”中选择“BibTeX File”，上传.bib文件，Clevia将自动解析并启动批量验证，原有标签/分组可映射为新库中的智能文件夹。
Q4：AI生成的内容是否会被查重系统识别为抄袭？
A：不会。Clevia的AI写作功能不生成全新文本，而是基于你库中真实文献进行重组、摘要与解释，所有输出均附带精确引用来源。生成文本本质是“高度凝练的综述性表述”，符合学术规范。
Q5：离线状态下能否使用？
A：核心验证与AI功能需联网（依赖实时数据库比对与模型推理）。但已验证文献的本地缓存、笔记、写作草稿均支持离线编辑，联网后自动同步。
Q6：是否支持中文文献？特别是中文核心期刊与硕博论文？
A：全面支持。已接入CNKI（中国知网）元数据接口、万方数据、维普资讯，并对中文作者名、机构名、期刊名进行专项NER识别优化。用户证言（如“explain complex medical concepts clearly”）证实其中文理解能力达母语水平。
Q7：导出的Word文档，如何保证在导师电脑上格式不乱？
A：Clevia导出采用Word原生样式（Styles），而非手动空格/制表符。只要导师使用Word 2016+，打开即保持引用编号、悬挂缩进、字体统一。亦可导出为PDF确保100%保真。
Q8：如果我更换学校，文献库能带走吗？
A：可以。所有数据归属用户个人账户。导出为标准BibTeX或CSV即可迁移；Pro版用户还可一键下载“全库快照包”（含PDF+元数据+验证日志+AI笔记）。
总结
Clevia绝非又一款“锦上添花”的学术工具，而是直面当代科研最脆弱环节——引用系统的可信危机——所构建的系统性解决方案。其核心优势可凝练为三点：
可信为先：将“Verify references before they propagate downstream”从口号变为每一行代码的执行准则，为研究者筑起第一道学术伦理防火墙；
连接为要：打破PDF孤岛、笔记碎片、写作割裂的旧范式，让文献、概念、作者、方法在个人知识图谱中真正“活起来”；
智能为用：AI不是炫技，而是以可验证、可追溯、可解释的方式，将研究者从机械劳动中解放，回归高阶思辨与创新本质。
对于任何将准确性视为生命线、将知识连接视为生产力、将学术声誉视为终身资产的研究者而言，Clevia不是选择题，而是研究基础设施的必然升级。
