在研發(fā)的過程中，當(dāng)技術(shù)人員遇到技術(shù)難題的時候，我們會想到檢索下相關(guān)論文和專利，找下競手的產(chǎn)品，再梳理相關(guān)的內(nèi)容，將有價值的部分消化吸收，為進一步的研發(fā)提供思路。

但這個過程并不容易，在各個平臺找齊這些文獻數(shù)據(jù)就是一件很難的事情。雖然現(xiàn)在可以利用大語言模型和增強搜索，但論文、專利、產(chǎn)品的數(shù)據(jù)中，很多有價值的信息是隱藏在論文、專利、產(chǎn)品說明中的，大語言模型和增強往往只能抓取到淺表的信息，不能把深層次的信息挖掘出來。

此外，當(dāng)我們的提問涉及到非常專業(yè)的領(lǐng)域和細節(jié)時，大語言模型和增強搜索的方式都會顯得力不從心。

例如技術(shù)人員的問題如下：

“如何解決半固態(tài)電池由于液體電解液存在于正極間隙，在高溫的情況下產(chǎn)生氧氣，而氧氣通過與電解液發(fā)生化學(xué)反應(yīng)而產(chǎn)生熱量，進而導(dǎo)致熱失控的情況？”

“吹風(fēng)機的出風(fēng)口在使用過程中受熱變形，容易脫落，如何改進出風(fēng)機出口的結(jié)構(gòu)使其在吹頭發(fā)的過程中不容易脫落？”

“mRNA疫苗需要進入機體細胞才能發(fā)揮作用，但由于機體血液和組織中存在大量的RNA酶，mRNA有可能在進入細胞前的遞送過程中就被降解掉，無法發(fā)揮免疫預(yù)防作用，如何提高mRNA疫苗的穩(wěn)定性？”

要準(zhǔn)確和有效回答這些技術(shù)問題，就必須要充分理解問題，并且能夠進行聯(lián)想，把這些問題關(guān)聯(lián)到論文、專利、產(chǎn)品中的深層次方案中。

Maxipat的problem-solution算法就可以做到，相當(dāng)于模仿科研人員進行聯(lián)想，挖掘出可能有用的技術(shù)方案。這些技術(shù)方案可能隱藏在其他領(lǐng)域的文獻中，需要有一定的聯(lián)想思維才可能找到，而Maxipat的problem-solution就是這樣的聯(lián)想式科研思維算法。

Maxipat的輔助創(chuàng)新系統(tǒng)

總之，當(dāng)技術(shù)人員把問題描述得越具體，Maxipat反饋的技術(shù)方案越有價值，更能看到Maxipat的能力。Maxipat利用切片技術(shù)挖掘論文、專利、產(chǎn)品中的深度方案與大語言模型及增強搜索生成模型有明顯的區(qū)別，problem-solution的關(guān)聯(lián)算法相當(dāng)于把論文和專利完美融合。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率，通過problem-solution算法深層關(guān)聯(lián)到的真實技術(shù)方案，能夠跨領(lǐng)域進行技術(shù)方案的深層挖掘和關(guān)聯(lián)；智能搜索與分析：將專利搜索和報告制作借助AI實現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告，采用GT搜索算法（graph transformer）（），系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。

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