网站功能介绍
直接检索
筛选功能
scholay论文搜索功能地址
不管你之前用的是Google scholar、web of science还是其他大型的在线检索库，你一定对这种检索方式不陌生，它提供了年份、引次、领域的三重筛选。另外它还提供了对文章是否OA的预先检查。
这虽然不是创新，但就目前所有学术搜索产品而言，最大的难度莫过于对私有文献数据库的维护。因此除了几个头部的文献搜索引擎之外，我们极难看到搜索产品支持对筛选条件的限制。scholay在这一个功能上的对齐，代表着它们和竞争对手之间，从数据源上获得了先发优势。
搜索结果
scholay的搜索结果部分，给人的感觉是把常规和创造性，做了较好的融合。一篇参考文献的基础信息包含：标题、作者、摘要、领域、引用量、doi号、pdf下载链接、4种引用格式。除此之外，它支持基于AI的翻译功能，给非英语母语者提供了便利。
智能检索
使用方式
AI最早在学术界的应用，被大家诟病的原因是：会提供假文献。这成了很多不学无术的老教师和大批辅导机构的“把柄”，只要新发布了大模型型号，大家第一时间就去引导它给出假文献，这种测评在当时成了自媒体的异常揶揄狂欢。
令人没有料想到的是，自始至终都在发展的MCP协议，从根源上彻底把这些人的嘴堵死——文献是通过agent查找出来的。这意味着，AI不可能给出假文献，每一篇文章都可以溯源它的基础信息。
因此，我们可以看到，scholay能够做到在对话的过程中, 把论文的出版社地址、文件下载地址等，一一列出。
特色功能
在直接检索和智能检索，两种查找方式中，scholay做了一种矩阵化分析视图。
所谓矩阵化分析视图，我在之前的文章里介绍过，elicit做过、国产的深度AI学术（以前叫科研狗？）也做过。
没错，scholay也做了，这个功能看起来还是比较能打，因为通过横向比较，我们发现，目前的矩阵化分析方案，需要满足这样几个要求： 1. 交互友好，有的网站做出来之后有点卡顿，这个影响体验 2. 提示词工程优良，有的产品在这里做的维度分析效果很差 3. 高度客制化，为了保证多种学科可用，这个地方要求对按钮、提示词的定制化才行。
我个人觉得，scholay比较争气的地方在于，他把「智能检索」和「直接检索」这两个概念玩的比较透彻，让这两种搜索方式并不疏离（目前很多搜索产品，要么纯智能，要么纯传统）。
这让我想起吴军在《信息传》中提到，有些技术的先驱者，不代表谁先提出了什么概念，而是谁最后一个把它完善好。我们现在当然没法说，scholay已经把这些东西做好了。但放眼全网，很多小作坊做的产品，最应该看齐的，就是scholay这种模式。
智能助手
这是个智能对话应用，使用的体验下来，感觉好也不好。好是在于，它对标gpt，做了非常好的回撤、版本管理的东西。不好的在于，面对中国市场，大家非常需要一种泛场景化的扁平智能体。ppt用一个“智能体”，写信又是一个“智能体”。
不过，scholay内置的这个，算是胜在简洁，然后又有独立的对话历史管理。每个用户的对话历史信息都可以长期保留下来。
希望开发团队的进度能快速跟上吧，毕竟这个东西，确实有非常好的前景。
智能审稿
这是个用手头的稿件，直接上传，然后根据它的接口，智能评审并给出结果的功能。由于我手头现在没有稿件，只能传一个现成的已发表的文章。
异步处理
这是个不错的交互，因为你一旦为了审查的效果，就必须增加处理的时间。如果增加了时间的话，你又必须保证用户在这段时间里不会因此出“岔子”。举个简单的例子，你一定看见过很多站点有“请勿刷新页面或退出”这种字样的描述，这其实是在网站建设初期非常“懒”的做法。但scholay的开发者可能见识过一个产品臃肿到非常难以优化的先例，你会发现他们的很多功能在快速变现的角度，保持的非常克制，在长期优化/可迭代性上面，又下足了功夫。
当然这有好有坏，我们必须客观看待这一切。
审稿效果一探
从结果上来看，这篇“已发表”的文章，在AI的眼中，需要进行一次“大修”。很尖锐地指出了研究存在的一系列问题，如果你很耐心地读取这里面的内容，你会发现，其实说的很有道理。
研究具有非常强的时效性，这篇文章发表于1999,我们当然不能用现在的眼光去审视当年的出版物，所以仅从AI审稿时寻找的“角度”，我对Schoaly这个功能的评价还是较高的。
总结
scholay官方网站有较为完善的会员体系、接口调用、功能项汇总。因此，类似于玻尔学术和rabbit research 这种网站，它可能用单独一篇文章无法完整介绍，后续我会针对其他模块继续测评一下。
“每日一个科研网站”系列，将会长期更新，这里将会介绍更多的AI科研工具/网站。在我的眼里，2025这一年AI概念炒得火，但真正能用的东西并不多。我们当时对AI产品的蓬勃发展，定义为“元年”，但至少在学术领域，我对这个“元年”给不到一个及格分。这倒是不意外，任何技术的改革，即便是飞快，一年为期也未免过于苛刻，希望这个系列能够见证所有开发者的成长、陪伴科研人的顺利毕业。