PaperBridge 长尾问题
怎么把读过的 AI 论文整理成一篇文献综述？
先把综述问题写成可筛选的范围，记录检索式、数据库、日期和排除理由。然后用同一组字段提取每篇论文的任务、数据、方法、基线、结果和局限。写作时按研究路线、证据差异和未解决问题组织，不要按论文 A、论文 B 顺序复述摘要。
定义能执行的检索和筛选范围
限定任务、方法、时间、语言、出版类型和应用场景。范围过宽会得到无法比较的论文，过窄则可能漏掉关键前作。
保存检索式、检索日期和数据库，并给排除论文写简短原因。这样读者能理解样本如何形成，你也能在更新时重复流程。
用证据矩阵统一提取信息
每行一篇论文，每列记录研究问题、数据、模型、资源、基线、指标、主要结果、局限和工件。相同字段能暴露哪些结果可比较。
把作者结论和你的判断分开。关键数字附上表格或页码，避免写作时从二手笔记放大结论。
围绕证据关系写，而不是逐篇摘要
把论文按共享假设、方法路线或争议分组，说明哪些结果一致、哪些冲突，以及差异是否来自数据、指标或预算。
结尾列出证据缺口，例如缺少跨语言测试、真实用户评估或独立复现。让未来研究问题来自已整理的证据。
文献综述的 6 个可复查元素
- 研究问题和纳入范围是什么？
- 检索式、来源和日期是否保存？
- 排除理由能否解释？
- 每篇论文是否使用同一组提取字段？
- 关键主张能否回到原表格或段落？
- 一致、冲突和空白是否分开说明？
原论文、研究与官方文档
以下来源用于核对事实；流程与比较建议是 PaperBridge 对研究、官方文档和工程实践的综合。