Ought 是一个产品驱动的研究实验室，其使命是自动化和扩展开放性推理，使 AI 能够更有效地应用于定性研究、长期预测、规划和决策等领域。Elicit 是 Ought 开发的一款免费的 AI 研究助手，主要用于帮助研究人员进行文献综述和信息提取。它能够快速找到相关论文、总结关键要点，并提取信息到研究矩阵中，为研究人员提供有力支持。
- 文献检索 ：用户输入研究问题后，Elicit 可以在 Semantic Scholar 等学术数据库中快速找到相关论文，即使这些论文的关键词与用户输入的问题不完全匹配。
- 问题分解与重构 ：Elicit 基于人类反馈，采用监督过程而非结果的方法，将复杂问题分解成更易处理的小问题，并通过语言模型逐个解决，然后将答案整合，形成对原始问题的全面回答。
- 总结与提取 ：Elicit 能够总结出与用户问题相关的论文关键要点，并将关键信息提取到研究矩阵中，包括简短摘要、干预措施、结果、参与者数量、人群总结等。
- 多轮对话 ：Elicit 支持多轮对话，用户可以根据前一轮对话结果继续提问或要求进一步解释，以便更好地理解文献和解决问题。
- 模型可视化 ：Ought 还开发了 Interactive Composition Explorer（ICE），用于可视化语言模型程序的执行过程，帮助用户更好地理解和分析模型的行为。
三、如何使用 Ought AI？
- 创建账号 ：访问 Elicit 官方网站，点击“Sign up”按钮创建免费账号。
- 输入研究问题 ：在搜索框中输入您的研究问题，Elicit 会返回相关论文和信息。
- 浏览和筛选结果 ：您可以浏览 Elicit 返回的论文列表，并根据相关性进行筛选。您还可以点击论文链接，查看论文的详细信息和摘要。
- 总结和提取信息 ：Elicit 会为每篇论文生成一个简短的摘要，并提取关键信息到研究矩阵中，您可以根据需要将这些信息保存或导出到文献管理工具中，如 Zotero。
- 进一步探索 ：如果您需要更深入地了解某个主题或问题，可以继续在 Elicit 中提问或要求进一步解释，Elicit 会根据您的需求提供更多的信息和帮助。
四、Ought AI 的官方地址及获取方式
Ought 的官方网站是 https://ought.org/。您可以在该网站上了解更多关于 Ought 的信息、查看其研究成果和项目更新等。Elicit 的官方地址是 https://elicit.org/，您可以通过该网站注册账号并开始使用 Elicit。
五、Ought AI vs 竞品对比分析
- ResearchRabbit ：它是一个基于引文的文献映射工具，用户需要添加一篇或多篇种子论文作为文本语料库，然后应用程序会查找相似的论文并可视化种子论文与相似论文之间的网络图。ResearchRabbit 是免费的，但需要用户注册账号以设置提醒。
- Connected Papers ：它通过共引和文献耦合等方式生成符合搜索条件的论文网络图，用户还可以切换查看“先验工作”或“衍生工作”。免费版每月允许生成五个图，且不需要注册账号。它还为学术用户和商业用户提供了不同的定价模式。
- Scholarcy ：它是一个在线文章摘要工具，适用于文章、报告和书籍章节。它会突出显示关键部分，以便用户轻松保存和导出摘要。与 Elicit 不同，它一次只能总结一篇出版物，但会从论文中提取更多详细信息，包括关键概念、全文概要、Scholarcy 摘要、比较分析等。Scholarcy 提供免费版本，但功能有限。
六、Ought AI 的典型应用场景
- 学术研究 ：Elicit 可以帮助研究人员快速找到与研究主题相关的文献，提高文献综述的效率。例如，在生物医学研究中，研究人员可以使用 Elicit 快速找到关于某种疾病治疗方法的相关研究论文，并提取关键信息来支持自己的研究。
- 证据综合 ：Elicit 适用于需要对大量文献进行综合分析的场景，如系统评价和元分析。它可以帮助研究人员快速梳理和总结现有文献中的证据，为后续的研究提供有力支持。
- 问题求解 ：当研究人员在研究过程中遇到复杂问题时，可以使用 Elicit 将问题分解成更小的部分，并逐步解决。例如，在研究某个社会问题的影响因素时，Elicit 可以帮助研究人员分解问题，找到相关的理论和实证研究，并提供解决方案。
七、Ought AI 能为用户带来的价值
- 提高研究效率 ：Elicit 能够快速找到相关文献并提取关键信息，节省了研究人员大量的时间和精力，使他们能够更快地获取所需的信息，提高研究效率。
- 提升研究质量 ：通过帮助研究人员更全面地了解现有文献和研究成果，Elicit 可以避免重复研究和错误方向，提升研究的质量和水平。
- 促进知识发现 ：Elicit 的多轮对话和问题分解功能可以帮助研究人员发现新的研究思路和方法，促进知识的创新和发现。
八、Ought AI 最新重大更新动态或新闻
Ought 于 2025 年 6 月 23 日在 GitHub 上更新了一些项目，包括 Interactive Composition Explorer（ICE）等。2025 年 7 月 8 日，亚利桑那大学图书馆在其 LibGuides 中介绍了 Elicit 的使用方法和特点，强调了其在文献综述和信息提取方面的优势。
九、常见问题 FAQ 解答
- Elicit 是否免费？ 是的，Elicit 目前完全免费，用户只需创建一个账号即可开始使用。
- Elicit 支持哪些语言？ Elicit 主要支持英语，因为它主要面向英语学术文献和研究群体。
- Elicit 的数据来源是什么？ Elicit 的数据主要来自 Semantic Scholar 等学术数据库，这些数据库包含了大量高质量的学术论文和研究成果。
- Elicit 的局限性是什么？ Elicit 的局限性包括可能无法找到所有相关的文献，尤其是一些较为冷门或新兴领域的研究；其总结和提取的信息可能不够全面或准确，需要用户自行判断和验证；在处理复杂的学术问题时，可能需要用户具备一定的专业知识和经验来正确使用和解读 Elicit 的结果。
参考文章或数据来源
Ought’s theory of change — EA Forum
AI Safety Needs Great Product Builders – Ought
New Product Introduction (NPI) Software Solution Powered by AI
Ought
How To Use Otter AI | Features, Functions & More
Updates – Ought
Ought, Inc. – Future of Life Institute
Ought – GitHub
Ought is a product-driven research lab focused on developing mechanisms for delegating high-quality reasoning to advanced machine learning systems. It aims to scale up good reasoning by leveraging AI to automate and enhance complex cognitive tasks. Ought is also known for incubating projects like Elicit, an AI assistant for researchers that helps automate literature reviews and other research tasks. Additionally, Ought emphasizes the importance of process-based architectures to address challenges in AI alignment and open-ended reasoning.
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