SCI-Hub接入AI:SCI-bot-科研助手解决AI幻觉问题

你在Sci-Bot中提问题，它会在Sci-Hub数据库中检索相关文献，筛选并阅读最新的研究，并根据这些信息组织答案。

答案包含所有参考文献，每篇引用的文章都可以在Sci-Hub上一键免费阅读，也不会引用不存在的来源，拒绝AI幻觉。

举个例子，

答案质量还不错。

问了一个简单的问题“why deepseek”

有25万人在排队，耗时1min左右，回答问题速度有待提升。

另外，Sci-Hub上的文献是2022年之前的文献，相关回答可能稍微滞后。

等了一会儿，上面“why deepseek”问题结果出来了，

WOW，使用的文献竟然已经覆盖了2025年的OA和arxiv上的文献，并不是2022年前的文献，赞啊～

sci-bot基于sci-hub数据库几千万篇论文全文的知识，靠自己的“方式”解决其他主流AI平台仅能抓取论文摘要的局限，这极大提升了sci-bot获取完整全文知识进行学习、检索、汇总的能力，极大程度避免产生幻觉、文献错误引用等问题。

目前sci-bot因刚发布，使用人数众多，目前排队拥堵，请耐心等待。如果sci-bot开源，允许用户独立部署，可能将会帮助缓解目前漫长的等待时间。

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看看国外友人如何花式反讽

翻译：

https://sci-bot.ru/

Sci-Bot —— 基于科研文献回答问题

好消息：人工智能的最新进展，使 Sci-Hub 得以推出一个机器人，它能为问题提供有科学依据的回答。这个机器人会首先在 Sci-Hub 数据库中搜索相关文献，然后筛选并阅读最新的研究，最后基于这些信息撰写答案。答案包含所有参考文献，并且每篇引用的文章都可以在 Sci-Hub 上一键阅读。

与基于早期神经网络的问答机器人不同，Sci-Hub 机器人不会产生“幻觉”，不会编造科学事实，也不会引用不存在的来源。为了支持其陈述，Sci-Bot 使用 Sci-Hub 数据库中的文章。问题可以用任何语言提出，答案可以保存在服务器上并分享。

目前 alpha 版本仅支持回答一个问题，更高级的支持对话模式的版本即将推出。右侧栏显示的是机器人已回答过的示例问题——点击问题即可查看生成的答案。

三位科学家实测：有用，但远没那么神

C&EN 找了三位科学家亲自试用 Sci-Bot，给出的评价比社交媒体冷静得多。

Daniel Himmelstein（RadOverlay CTO）用放射学相关问题测试，Sci-Bot 确实能给出有用回答。但他发现一个关键问题：最近几年的论文几乎找不到。

他的解释是，出版商后来加强了防护措施，Sci-Hub 新论文入库的速度远不如早年。不过他也补了一句：

"A lot of questions might not need the absolute latest research."

「很多问题未必需要最新的论文。」

Casey Greene（University of Colorado Anschutz）试了卵巢癌相关问题，结论类似——Sci-Bot 能抓到 2021、2022 年左右的论文，但更新的研究拉不出来。

Abdelghani Maddi（CNRS / Sorbonne）则评价：工具"有前景、好上手"，没有明显编造引用。但他指出，Sci-Bot 每次回答依赖的参考文献通常很少，经常不到 10 篇，而且未必是最相关的那几篇。

还有一个关键细节：当前的 Sci-Bot 还只是 alpha 版，只能单轮提问，不支持连续追问对话。

"The alpha version of the tool answers only one question and can't have subsequent conversations with the user."

换句话说，它现在更像一个"单轮文献问答器"，离真正的研究 copilot 还有很长的路。

社交传播里反复出现的核心数字就是"85M+"——8500 万篇论文。这个数字让 Sci-Hub 听起来像一个超级知识库。

Sci-Bot 还很早期——alpha 版、单轮、缺新论文、引用少。但它真正改写的，是学术信息的进入方式：从"你得先找到论文"，变成"你只需要提一个问题"。