AI Research
AI 调研一条龙
AI 可以帮你搜、读、整理，但不能替你保证来源真实。流程的核心不是“生成报告”，而是“每个结论都有可追溯的证据”。
不编来源：AI 会伪造论文/链接/数据；每条引用必须点开原文核对。涉及投资/医疗/法律/政策，请找持证/官方来源。
一条龙流程
先拆问题，再搜
1. 问题拆解
大问题拆成 3–5 个可验证小问题；定范围/时间/地区/口径。
2. 来源检索
优先官方/原始数据/论文；记录标题/作者/日期/链接。
Perplexity →3. 证据表
每条结论对应原文摘录/页码/链接；区分事实/观点/推测。
4. 交叉验证
至少两个独立来源；冲突时找原始口径，不用 AI 调和。
5. 写作/引用
结论先行；引用原文/数据；AI 初稿逐条核对。
6. 更新/复盘
标数据日期；新数据出现时更新结论，不悄悄改。
证据表模板
每条结论都能回到原文
| 结论 | 来源 | 原文/页码 | 日期 | 可信度 |
|---|---|---|---|---|
| 例：某市场规模 | 官方统计/年报 | 第 X 页/表 X | 2026-XX | 高/中/低 |
| 例：某政策要求 | 政府/监管原文 | 条款 X | 2026-XX | 高 |
| 例：用户反馈 | 评论区/访谈 | 截图/记录 | 2026-XX | 中/低 |
工具
搜索/长文/PDF 分工
| 环节 | 工具 | 用途 | 入口 |
|---|---|---|---|
| 带来源搜索 | Perplexity | 快速找来源/追链接 | 官网 → |
| 长文/论文 | Kimi | 长文档问答/摘要 | 官网 → |
| 分析/写作 | DeepSeek | 拆问题/证据表/初稿 | 官网 → |
| 论文检索 | Google Scholar | 论文/引用/作者 | 官网 → |
| PDF 整理 | MarkKit PDF | 合并/拆分/压缩/水印 | 打开 → |
来源核查清单
点开原文再信
是谁
作者/机构/资质；个人博客 vs 官方统计。
什么时候
数据日期/政策版本；旧数据不能当现在。
原始口径
样本/定义/统计范围；二手转述常丢口径。
能否复核
链接可打开、表格可下载、页码对得上。
利益相关
厂商白皮书/软文/付费榜；标注利益关系。
常见坑
AI 调研最容易翻车
假引用
AI 会编论文/作者/DOI；必须点开原文。
单一来源
一个博客/一条新闻就下结论；至少两个独立来源。
过时数据
用 2023 数据讲 2026；标日期/版本。
AI 调和矛盾
来源冲突时找原始口径，不让 AI “综合一下”。
本页不构成投资/医疗/法律/政策建议；引用请以原始来源为准。