很多研究生写文献综述时，都会遇到同一个问题：论文找了一大堆，但不知道如何分类。按时间整理，内容容易变成流水账；按作者整理，又很难体现研究发展；直接让 AI 生成，文章看起来完整，却缺少自己的分析。其实，文献综述的重点不是罗列论文，而是围绕一个研究问题，梳理不同研究之间的联系、差异和不足。
一、先确定文献综述的具体问题
假设你准备研究“大语言模型在高校教学中的应用”，这个主题范围比较大，直接搜索可能会得到大量结果。
可以先把主题拆分为几个问题：
大语言模型主要应用在哪些教学场景？
现有研究主要采用哪些方法？
不同研究使用了哪些数据和评价指标？
当前研究还存在哪些不足？
哪些问题适合作为后续研究方向？
只有先明确这些问题，后面的文献检索和分类才不会失去方向。
二、用Wispaper辅助深度检索
入口：https://www.wispaper.ai/
关键词设置是文献检索中比较耗时的一步。很多研究生刚接触一个方向时，并不清楚专业术语之间的关系，也不知道应该从哪些角度展开搜索。这时可以使用wispaper的深度搜索功能，直接描述自己的研究需求：
我想写一篇关于大语言模型在高校教学中应用的文献综述，请按照智能辅导、自动评价、个性化学习和教育问答四个方向，梳理近五年的代表性研究，并总结每个方向的研究方法、数据来源和主要不足。与只输入“大语言模型 教育”相比，这种提问方式包含了研究对象、应用场景、时间范围和分析要求，更容易得到结构化的检索结果。
在获得初步文献后，还可以继续追问：
请按照研究主题重新分类这些论文。
请筛选与硕士论文相关性较高的研究。
请比较不同研究方法的优点和局限。
请分析这些论文中反复出现的研究不足。
wispaper更适合放在文献综述前期，用来拆解研究主题、扩展检索角度和寻找文献线索。正式写作时，仍然需要打开原始论文，核对论文内容和引用信息。
三、不要只按年份分类论文
文献综述常见的分类方式主要有以下几种。
第一种是按研究主题分类。例如，可以将论文分为智能辅导、自动评价、个性化学习和教育问答四类。
第二种是按研究方法分类。例如，分为问卷调查、实证研究、模型构建、案例分析和实验研究。
第三种是按应用场景分类。例如，分为高校课堂、在线课程、语言学习和职业教育。
第四种是按研究发展阶段分类。先介绍早期基础研究，再分析方法改进，最后总结近期研究趋势。
实际写作时，可以结合两种方式使用。例如，先按照研究主题分类，再在每个主题下比较不同研究方法。这样比单纯按照发表年份排列更容易形成清晰的逻辑。
四、用 AI 阅读工具提取论文信息
筛选出核心论文后，可以使用 Kimi K3 等工具辅助完成初步阅读。
建议让工具按照统一格式提取信息：
论文研究问题是什么？
研究对象和数据来源是什么？
采用了什么研究方法？
主要实验结果是什么？
论文有哪些局限？
作者提出了哪些未来研究方向？
如果需要比较多篇论文，可以使用下面的提示：
请比较这五篇论文的研究问题、数据来源、研究方法、评价指标和主要结论，并整理成对比表。
统一提取维度后，不同论文之间就更容易比较，也方便后续写文献综述。
不过，AI 总结只能作为阅读辅助。实验数据、研究结论和论文局限需要回到原文核对，不能直接复制到论文中。
五、从论文差异中寻找研究空白
研究空白通常不是一句“目前研究较少”就能说明的，而是需要通过多篇论文对比得出。
例如，在比较相关研究后，你可能发现：
多数研究使用公开数据集，真实课堂场景研究较少。
部分研究关注模型准确率，但对学习效果的长期评估不足。
不同论文使用了相似方法，但评价指标并不统一。
现有研究主要集中在英语教育，中文高校教学场景研究较少。
这些差异都可能成为文献综述中的研究不足，也可能发展为后续论文的研究问题。
可以继续让 AI 辅助分析：
请根据这些论文的研究对象、数据来源和评价指标，总结目前研究中比较集中的不足，并区分“已有论文明确提出的问题”和“根据文献对比推测的问题”。
这种提问方式可以减少过度推断，让研究空白的表达更加严谨。
六、DeepSeek、Codex和豆包分别适合做什么？
在文献综述过程中，不同 AI 工具可以承担不同任务。DeepSeek 更适合解释专业概念、梳理基础知识和拓展研究思路。例如，帮助理解某种模型、算法或理论的基本原理。Kimi K3 更适合处理篇幅较长的论文和研究报告，帮助提取研究问题、方法、结果和局限。Codex 适合计算机和人工智能方向的研究生，可以辅助阅读论文代码、复现实验、处理数据和生成可视化脚本。豆包可以用于整理中文笔记、组会记录、研究计划和汇报提纲。wispaper则更适合放在前期检索环节，帮助用户从一个模糊主题出发，逐步明确研究方向和文献分类方式。
七、一套比较实用的文献综述流程
第一步，明确研究主题和核心问题。
第二步，使用wispaper拆分研究方向，扩展检索角度。
第三步，筛选综述论文、经典论文和近几年代表性研究。
第四步，使用 Kimi K3 提取论文的统一信息。
第五步，利用 DeepSeek补充专业概念和背景知识。
第六步，如果涉及代码或实验，使用 Codex辅助分析。
第七步，比较不同论文的研究对象、方法和结论。
第八步，使用豆包整理中文笔记和写作提纲。
第九步，回到原始论文，核对引用和研究结论。
第十步，结合导师意见完成最终写作。
总结
文献综述写不好，很多时候不是因为论文读得少，而是没有建立清晰的分类和比较框架。wispaper可以辅助完成研究主题拆解和深度文献检索；DeepSeek适合概念理解；Kimi K3适合长篇论文阅读；Codex适合代码和实验分析；豆包适合整理中文笔记和研究计划。如果你正在写文献综述，可以先从一个具体问题开始，而不是直接搜索一个宽泛主题。通过“明确问题、检索文献、统一整理、比较差异、提炼空白”这条流程，最终写出来的内容会更有逻辑，也更容易形成自己的研究观点。
