5分钟写好SCI！史上最强综述工具-Futurehouse横空出世，全网首发测评

今天的文章介绍的工具：platform.futurehouse.org，5分钟搞定大综述，全面总结知识点，导师看了要流泪，学生看了也要流泪。

PubMed 上的 3800 万篇论文、超过 50 万项临床试验以及成千上万的专业工具，构成了信息瓶颈，以往即使再nb的科学家也无法逾越庞大的信息流从而难以第一时间高效瞬时汇总。尽管AI工具发展了2年，有GPT、claude等，但对于学术应用尤其是引文，常常幻觉率居高不下，我也一直遗憾各种AI写作工具不足，直到今天遇到Futurehouse，第一时间深度测评后深深震撼了我。瞬间可以5分钟就写完大论文的综述了，几乎完全可以取代人工操作！这一刻我已经爱上了她！

0前言：Futurehouse横空出世

上周，Futurehouse横空出世，医学领域和论文写作至今无人撰写测评，我就来做第一个吃螃蟹吧。

她是首款面向全球研究人员的超级智能科学代理AI Scientist，拥有超越人类的文献检索和综合能力！ 目前有4个代理，目标是重构科研流程、解决学术信息瓶颈，包括 Crow、Falcon、Owl 和 Phoenix。Crow 能搜索科学文献并回答相关问题；Falcon 可以进行更深入的文献搜索，包括科学数据库；Owl 用于查找某一特定领域内的既有研究；而 Phoenix 则利用工具帮助规划化学实验。对医学领域来说，前3个更重要。 如果真能批量完美整理文献，那这简直是硕博士和广大科研牛马最幸福的福音。于是我负责地深入测评了这个惊世之作。

一、亮点

FutureHouse 代理可以访问海量高质量的开放获取论文和专业的科学工具，从而能够自动化化学工作流程并从专业的科学数据库中检索信息。他们还可以像研究人员一样，使用各种方法来评估来源质量。拥有透明的推理能力，并采用多阶段流程来更深入地考量每个来源。此外，每个用户都可以看到整个过程，从而准确地了解代理是如何得出特定结论的。 Crow（通用搜索）、Falcon（文献综述）、Owl（研究识别）、Phoenix（化学流程）支持网页版与API接入，在文献搜索与整合能力上已超越顶级PhD拥有“可解释”的推理路径，可追踪研究结论的来源被誉为“学术领域的Copilot”，可能引爆新一波AI科研竞赛！

二、AI学术工具集

2025年2月17日，Nature发布了一篇AI指南文章《What are the best AI tools for research? Nature's guide》， DOI: 10.1038/d41586-025-00437-0。文章详细介绍了当前最优秀的AI工具及其如何在科研中应用。我把工具更新到最新版，并且额外补充了FutureHouse。个人以为GPT、futurehouse、gemini会在后续工程化AI论文解读、综述领域胜出。

三、FutureHouse实操

3.1 统计问题证据

我针对群内粉丝问的问题，“做机器学习，训练集验证集的AUC差距不要超过0.05，不然存在过拟合。这个算是约定俗成吗？”“那请问训练集验证集的AUC差距应该多大才算好？是否不用管训练模型AUC，只需要看验证集AUC？”进行统计学测评，登录网址  platform.futurehouse.org 。经过2个问题深度思考，我觉得文献综述从内容到汇总技巧还是相当靠谱的！最新的chatGPTo4来说，提供的文献陈旧，仅仅常规问题会从多角度总结AUC，但是综述撰写却不理想，且引文错误。Futurehouse速度很快，GPT深度搜索速度十分慢；前者综述回复文献解读很细逻辑更清晰，GPT则更多OA低水平文章堆砌。

3.2 论文idea综述

我尝试针对特定领域十分具体的问题，分通用搜索和深度搜索进行测评。通用搜索得到的信息非常普通，但是惊喜的是深度搜索综述结果十分靠谱！而且可连续发问，例如我测评环境领域中小样本表格数据前沿ML算法综述，深度搜索全面给了正确的文献，而连续问答也给了十分完美的解释！好评！

四、API

科学家维护自己的代理部署非常困难，因此除了 Web 界面外，网站还提供 API支持4种模式，以简化研究人员的工作流程。通过将这些代理大规模地链接在一起，科学家可以大大加快科学发现的步伐。但是我测试了10分钟，各种错误，偶尔说服务器断开，偶尔说'429 Too Many Requests'，估计是目前免费通道太拥挤了。刚刚我点开账户，发现在task有我的query了，证明返回结果出了问题。

五、小结

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Futurehouse深度综述，文献正确3-5分钟完成写作，可直接ctrl+c ctrl+v,用于论文背景知识点、大综述撰写。全球最强AI写作工具，超级强烈推荐☆☆☆☆☆。