LightRead AI Blog
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Latest articles
- 研究生 AI 使用声明怎么写：七个字段与一份可直接抄的示例 — 教育部委托发布的《指南》要求研究生提交人工智能使用声明。本文按第七条的七个字段逐项说明填什么、怎么写、容易错在哪，并给出一份可直接套用的完整示例，每条政策事实附出处。本文由 LightRead AI 整理。
- 引用一张图时，题注不该被丢掉 — 打开 PDF 后，段落、图、表、公式都是能点的块。双栏和跨页按阅读顺序接上；引用图或表时，题注会一起带进对话，之后还能点回原文，去核对出处。
- 用云端科研 Agent 的科研人，一天怎么过 — 早上用 Markdown 引用和文献库接着昨天的项目，不用把背景再说一遍。组会后把飞书纪要丢进对话，选中的待办交给子代理。申请表用已经记住的信息在浏览器里填完。
- 写综述不用把一百八十篇都精读完 — 小红书上被收藏三万多次的同一个问题：综述要引一百多篇，难道挨个读完？评论区真正能用的做法是分层筛、按主题排、先写判断再补文献，而不是从第一页啃到最后一页。
- 读文献时不要做笔记：保持思维流动性与母子知识树的构建范式 — 深入解析科研阅读中的认知中断痛点，探讨如何通过划词高亮、延时归纳、对话上文与后问对位、知识调解子对话以及 Markdown 母子文档同构，构建兼顾阅读流动性与深层推演的高效学术工作流。
- 从散落文献到结构化知识网络：基于 LightRead 的 Zotero 与 Obsidian 自动化整理流程 — 详细介绍如何利用 LightRead 连接本地电脑的能力，扫描并过滤散乱的本地文献，在 Zotero 中按学术主题自动分类建库，并提取核心研究维度，生成带有双向链接的 Obsidian 笔记与关联网络。
- LightRead 怎样同时连上电脑、浏览器和文献库 — LightRead 是一款支持同时连接并协同多台物理设备的自主研究智能体系统。本文深入解析多端协同的系统设计逻辑：剖析传统远程与本地智能体在科研环境中的架构局限，阐述云端算力如何作为持久守护的虚拟研究中枢，统一掌握多端资源、实时处理多设备数据流并自主推进研究。
- Introducing LightRead 2.0：从单点对话走向可递归集群与异步科研执行 — 深度解析 LightRead 2.0 的三大底层架构突破——Agent Swarm（可递归智能体集群）、Wide Research（宽广研究）与 Async Research（异步研究），以及如何用全新的云端科研工作流解放学者生产力。
- 计划模式的成本价值：用高级模型规划，换经济模型执行 — 在 LightRead 中，先用 Claude Opus 5.5 确定目标、方法与验收标准，再切换 GPT 6 Sol、Luna 或 DeepSeek V4.1 Flash 执行。理解计划与普通对话的差别，用模型分工控制整个任务的成本。
- 综述写成流水账，组会就会被问「所以呢」 — 开题被批「文献罗列、没有思考」，组会被问「所以呢，你要我做什么」——这两件事是同一处没做完：综述要评，汇报要有今天要讨论的问题。整理自小红书上导师侧原话和一篇被反复转发的文献综述教程。
- 写综述、跑数据、做组会，这几款谁好用 — 文献综述、原始数据、组会 PPT 三件事上，ChatGPT、Claude Science、Yila、沁言学术、切问学术、Codex 和 LightRead 各自好在哪、差在哪、有什么风险。