人工智能工具正在帮助科研人员快速整合和理解大量科学文献，但完全自动化的高质量文献综述生成仍面临挑战，虽然能提升研究效率，但也存在生成低质量综述的风险，需谨慎使用，所以说现阶段还是人眼看论文靠谱。
网络的普及，加上文献数量的爆炸式增长，如今的科研人员要面临的一个主要难题就是，尽管可能已经收集了足够的数据来帮助理解某个复杂的领域或系统，但由于信息量的巨大，人类无法全面地阅读和理解所有文献。
就像是面对一个巨大的图书馆，虽然每本书都包含了宝贵的知识，但没有人能够阅读所有的书籍并从中获得一个完整的认知。
因此，尽管科学的进步为我们提供了大量的数据，但如何有效地整合和理解这些数据仍然是一个亟待解决的问题。
最近 Nature 上有一篇专栏文章，介绍了一些现有的、文献综述自动化生成的方法，并指出了这类方法主要面临的困境及用户痛点。
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