纵向AI

纵向AI是个专门查国家社科基金项目的工具，还能帮着分析课题选题。用它能快速找到相关课题，写申报书时也能提供思路。

纵向AI主要功能

• 智能找信息：不是只看关键词，而是理解你问的意思来找资料（比如搜“零工经济”能关联到“新就业形态”的研究），支持直接输入关键词、长段话或者口语化问题。

• 看负责人成果：不仅能看课题标题，点一下就能看到立项课题负责人的以往研究，帮你了解课题背景。

• 大数据选题目：通过分析大量数据找出好选题的规律，帮你选方向时少走弯路。

• 参考研究设计：用很多申报书训练过，能给你提供高质量的课题设计方案，让你的申报书更符合要求。

• 筛选和分析信息：可以按多个条件快速找到目标课题，还能分析立项趋势、梳理前沿理论、整理立项历史，以及查找相关成果和相似课题。

纵向AI适用场景

• 查课题资料：找国社科、省社科等课题信息时，能拿到全面准确的资料，比传统关键词搜索更全。

• 选研究题目：不知道选什么题目，或者想了解某个领域的研究趋势时，用大数据分析帮你定方向。

• 写申报书：写申报书没思路或者想参考好案例时，能从中获取灵感，完善内容。

• 匹配研究成果：换研究方向时，担心自己的成果和新课题不搭，或者想参考同领域研究者的成果，可以查立项负责人的成果来评估。

纵向AI使用方法

1. 输入需求：可以直接输入关键词（比如“零工经济”）、长段话（比如“零工经济职业群体的就业新形态研究”）或者口语化问题（比如“美团骑手的工作生活状态”）。

2. 操作功能：根据需要选对应功能，比如想看负责人成果，找到目标课题后点相关按钮；用大数据选题功能时，系统会自动分析规律和趋势。

关键问题解答

• 问题1：纵向AI的智能化语义搜索比传统关键词搜索强在哪？能解决什么问题？

• 纵向AI的智能化语义搜索，核心是能理解你问的意思，找到最相关的信息，不像传统搜索只看关键词。这样解决了两个大问题：

• 一是科研里新词多、说法杂，比如搜“零工经济”，传统搜索找不到“新就业形态”这类相关研究，而语义搜索能关联到这些内容，避免漏掉重要信息；

• 二是输入更灵活，不用费劲提炼关键词，直接输关键词、长句子，甚至像“美团骑手的工作生活状态”这种口语化问题都行，降低了搜索门槛。

• 问题2：纵向AI得到了人工智能行业和教育科研领域的认可，这两个领域分别是哪些机构认可的？这些机构的背景怎么说明纵向AI靠谱？

• 人工智能行业是北京的奇绩创坛认可的，它是国内头部的人工智能投资机构，前身是YC中国，由ChatGPT创始人Sam Altman创立。它的认可说明纵向AI的技术实力和应用价值得到了行业高度肯定。

• 教育科研领域是江苏的费孝通教育基金会认可的，这是著名社会学家费孝通先生创立的，经过江苏省民政厅备案的非营利机构。它的认可说明纵向AI在帮科研人员申报课题、分析选题这些实际应用上是有价值的。这两个权威机构一个管技术，一个管应用，从两方面证明了纵向AI靠谱。

• 问题3：不同背景的科研人员用纵向AI后，分别得到了什么帮助？

• 资深教授（比如吴教授）：主持过多项国社科、教育部项目，还是教育部青年长江学者。他用纵向AI省了好多查资料的时间，能把精力放在想新点子上，还推荐学生用来申报博士后基金。

• 青年研究者（比如朱老师）：主持过国社科青年项目、后期资助项目。纵向AI能帮他精准找到相关的立项课题，分析出规律，还能通过选题点评给他启发，让他申报一般项目更有信心，还快速拿到了一个小课题，给团队补充了经费。

• 研究方向调整的研究者（比如王老师）：主持过教育部人文社科研究，换方向时怕成果不匹配、创新不够。他用纵向AI搜“大食物观”时，系统补充了食物供应链、安全韧性等相关课题，还能看到其他转型成功的老师的案例，帮他打消顾虑，很快确定了题目，有了申报信心。