Curie
Assistant for scientific literature and document analysis.
概述
Curie 是一款面向真实科研工作流的 AI 文献助手，并行检索 PubMed、arXiv、Europe PMC、OpenAlex、Semantic Scholar 五大文献库，并逐条把结论回溯到原文进行验证，标出哪些论断有出处、哪些没有；同时支持对上传文档做结构化数据抽取（每个字段附带原文引文）以及带人工逐环节审批的系统综述流程（方案、筛选、PRISMA 流程图），用项目和资料库组织研究资产。
创新点
真正的差异点不是『AI 读论文』，而是两处工程化设计：一是跨库并行检索 + 逐条 claim 级的原文溯源验证，直接对抗大模型幻觉，把输出变成可核查的证据链而非可信度不明的摘要；二是把系统综述做成了带人工闸门的流程编排（协议、双人筛选、PRISMA 图自动生成），这是学术方法学上的合规要求，也是通用聊天机器人做不到的。结构化抽取时每个值都带原文引文，同样服务于『可审计』这一科研刚需。
目标用户
核心是循证医学、临床研究、公共卫生方向的医生与研究生，以及需要做系统综述/Meta 分析的高校课题组和药企、CRO 的医学事务与真实世界研究团队；次级用户是任何需要写文献综述、做证据整理的硕博生和独立研究者。这类用户付费意愿高、对『可溯源』要求近乎刚性，但采购决策慢、常走机构订阅。
竞争格局
赛道拥挤但分层明显。上层是 Elicit、Consensus、Undermind、SciSpace、Scite 等 AI 文献工具，其中 Elicit 已在系统综述场景占位，Consensus 主打问答式证据汇总，Scite 主打引文语境；下层是 Rayyan、Covidence 等传统系统综述筛选工具，流程更成熟但缺乏 AI 检索。Curie 的处境是：它要同时跟 AI 新贵拼模型能力、跟老牌工具拼方法学严谨度，而这两拨对手的护城河都不算深。真正的风险不是没人做，而是差异化叙事（claim 级验证）容易被大厂在一次版本更新里追平。机会窗口在于监管与发表端：如果期刊和机构开始接受 AI 辅助的 PRISMA 流程留痕，先建立方法学信任的产品会拿到机构采购。
标签
团队
- Víctor Madarnás — Full-Stack AI Engineer
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