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本文介绍了一种自动化方法，从76,000篇能源系统研究中提取定量技术经济数据，整理出320万个结构化数据点。由此产生的FAIR数据库能够分析文献趋势，并为能源模型提供输入数据。
ScholarSum是一个层次化反思图框架，用于科学文献的抽象摘要生成，模拟了师生写作过程。它利用层次化知识图谱捕获全局结构，生成初稿，并通过证据检索和类似教师的审阅迭代地优化摘要，以提高流畅性和事实忠实性。
本文介绍了 PlantMarkerBench，这是一个多物种基准测试，旨在评估语言模型从四个物种的科学文献中解读植物标记基因证据的能力。文章指出，尽管前沿模型在处理直接证据方面表现良好，但在处理功能和间接证据类型时仍面临困难。
# Consensus 使用 GPT-5 和 Responses API 在几分钟内完成数周的研究 来源：[https://openai.com/index/consensus/](https://openai.com/index/consensus/) 每年都有数百万篇新的科学论文发表——远远超过任何一个人能阅读的数量。对于科学家来说，挑战不在于获取知识的途径，而在于寻找、解释和关联信息的繁重任务。突破发生在已知领域的边界，然而研究人员大部分时间都在寻找