模力工场015周AI应用榜发布：AI科研助手AIspire登顶，学而思九章大模型聚焦教育，揭示AI从‘助手’走向‘执行者’新趋势

AI资讯
1

模力工场015周AI榜单：AIspire科研提效，学而思九章助学，AI从助手到执行者，深化多领域应用。

原文标题：模力工场 015 周 AI 应用榜：学而思九章大模型登榜，科研人狂喜！AIspire一键帮你读文献

原文作者：AI前线

冷月清谈：

模力工场015周AI应用榜单新鲜出炉，展示了AI在多个领域应用的最新进展。本周榜单涵盖了科研、教育、办公和软件开发等多个方向的创新工具。其中，AIspire科研国际版凭借其在论文阅读、管理、写作全生命周期的AI辅助能力荣登榜首，它不仅能提供个性化科研资讯、智能阅读体验，还能辅助写作并自动提供文献引用。学而思九章大模型则在教育领域崭露头角，为小初高各科题目提供实时解答。其他上榜应用还包括将Excel“对人对话”的办公小浣熊、中文小程序生成工具码上飞，以及百度文心一言和讯飞星辰Agent开发平台等。AIspire的创始人刘强在采访中透露，开发初衷源于对科研的热情及对未来学术范式革新的预判，并强调AI将成为科研者的得力助手。该团队从一开始便着眼全球化，目前已支持19种主流语言，通过AI生成代码辅助翻译。此次榜单趋势显示，AI正从提供灵感向实现“智能执行”的工作伙伴转变，深度融入日常工作流。模力工场榜单通过评论数、收藏点赞等多维度评估，旨在挖掘并推广真正有价值的AI应用，并借助极客邦科技旗下矩阵为开发者提供广泛传播渠道。

怜星夜思：

1、关于AI科研助手对未来的影响，文章中提到未来真人导师的重要性可能降低，甚至不需要这么多导师。大家觉得AI将如何重塑未来的学术研究和教育模式？真能取代真人导师吗？
2、模力工场这次给下周开发者的提问是“怎样提升产品的付费率和用户的付费意愿？” 大家觉得在AI应用领域，有哪些独特的策略或用户需求可以被挖掘，来让更多人愿意为AI服务买单呢？
3、凤希AI伴侣致力于“AI普惠生态，让人工智能不再是少数人的专利”。但现实中，AI工具在普及过程中还面临哪些障碍？我们普通用户又该如何更好地利用这些日益普及的AI工具呢？

原文内容

编辑 | Serena
模力工场新鲜事

  • 模力工场 秋季赛进行中，本周榜单如下，恭喜各位上榜的同学！完整榜单见 模力工场网页端 或小程序端秋季赛区域。

  • 模力工场秋季赛 合伙人火热招募中！正在联合多方资源，共同打造开发者与用户的盛大嘉年华。我们也在持续征集更多类型的奖品，诚邀各界合作伙伴加入！

您可以提供：技术资源，如算力券、大模型 / 平台使用账号、工具订阅等；品牌资源如定制周边、玩偶礼品、特色产品等；资金或宣传支持如助力活动传播与开发者激励。

我们相信，资源共享，优势互补，携手合作定能让赛事更精彩，也让开发者和用户收获更多。 扫码添加 模力工场 秋季赛联系人，洽谈合作！

014 周榜单总介绍

AGICamp 第 008 周 AI 应用榜来啦！本周共有 7 款 AI 应用上榜，从科研到编程，从办公到教育，全方位展现了 AI 应用生态的多样与深化趋势。

一方面，科研与教育场景的 AI 助手正在进入生产力阶段；另一方面，面向开发者与职场人群的 AI 平台也在不断完善底层能力，让智能不止“可用”，更“好用”。

本周上榜应用周报：

  • AIspire 科研国际版📍上海: 教育学习、工作效率、其他类, AIspire 是⼀款辅助论⽂阅读、管理、写作的 AI 助⼿。利⽤⼤模型技术，在科研全⽣命周期为⽤户提供个性化辅助。

  • 码上飞: 工作效率、软件开发类, 与超 10 万创新者一起，用中文生成微信小程序 /APP/ 网页

  • 凤希 AI 伴侣📍北京: 工作效率、软件开发、市场营销类, 凤希 AI 致力于构建 AI 普惠生态，让人工智能不再是少数人的专利，而是人人都能理解、人人都能便捷使用的智能工具

  • 办公小浣熊: 工作效率、数据分析类, 让你和 Excel 对话，一键分析表格数据

  • 学而思九章大模型: 教育学习类, 能帮你解决学习各方面的问题问题实时解答，涵盖小初高各科题目全能答疑

  • 文心一言: 工作效率类, 百度推出的基于文心大模型的 AI 对话互动工具

  • 讯飞星辰 Agent 开发平台: 工作效率、软件开发、产品插件类, 面向 IT 从业者 /AI 开发者，打造贯通学习提效 - 功能开发 - 工程化落地 - 企业应用，支持深度定制开发的 Agent 开发平台。

榜首应用开发者 Q&A

本周模力工场助手小 A 采访了榜一应用 Alspire 科研国际版 的开发者，带来六个快问快答。

Alspire 科研国际版开发者简介

刘强，数艾缘知（上海）科技有限公司创始人 &CEO，连续创业者。2009 年毕业于中科大数学系，有 16 年大数据与 AI 相关实践经验，精通推荐、搜索、大数据与大模型技术。主导实施过 DAU 千万级、日数据量 10T+ 的 C 端视频产品的大数据与 AI 平台建设。个人出版过《大模型推荐系统》等多部 AI 领域著作。

Alspire 科研国际版是什么
AIspire 是⼀款辅助论⽂阅读、管理、写作的 AI 助⼿。利⽤⼤模型、个性化推荐等 AI 技术，在科研全⽣命周期为⽤户提供个性化辅助，覆盖个性化科研资讯推送、论⽂智能阅读、兼容 Zotero 的科研⽂献管理、论⽂写作等科研任务，让你的科研过程更高效、更省力。 AIspire 服务全球的科研工作者，我们希望打造成全球领先的智能科研协作平台，让每一位科研者都能高效创造新知识，推动科学边界的持续扩展。
小 A：AIspire 这款应用的创立初衷和动因是什么？是否源自团队在科研工作中遇到的某些痛点或观察到的行业问题，促使你们下决心开发这样一个 AI 学术助手的？

刘强： 做这款应用的初衷主要有 2 点：

  • 个人对科研的强烈兴趣，自己会非常关注最新的 AI 科研动态和新技术进展，会大量阅读最新的科研论文，希望做一个工具可以帮助自己更高效地管理、阅读文献并进行创作。

  • 在大模型时代，未来的学术范式会进行重大革新：未来真人导师的重要性会降低，甚至不需要这么多导师，不久的将来每个热爱科研的人都有一个 AI 学术助手，即使没有导师也能通过 AI 来跟进新技术、进行科研。

小 A：AIspire 从构想到产品化的过程中经历了哪些重要的里程碑或转折点？有没有曾因用户反馈或技术挑战而调整产品方向的具体案例，可以分享其中的决策过程和思考？

刘强： 里程碑有 2 个：1 是 5 月底的国内版正式发布，2 是十月初的国际版正式发布。

用户反馈的小功能点如果符合我们产品整体迭代方向，我们会评估并尽可能采纳放到我们的产品 todo list 中，但整体的产品框架是基于我们对未来科研的变革预判及我们希望做一个科研全流程的助手的定位来设计的。

小 A：在立项之初，你们是否就将 AIspire 定位为面向全球用户的 AI 应用？当初如何考虑产品的国际化属性，在语言支持、文化差异等方面遇到了哪些挑战，又是如何克服的？

刘强： 我们在成立第一天就考虑做全球化产品，在开发过程中我们先上线国内版，然后再上线国际版。

针对语言支持，目前我们支持 19 种主流语言，这部分主要是利用 ai 生成代码工具来辅助我们进行不同语言的翻译和处理。

小 A：据了解 AIspire 提供从论文结构构思到语言润色的一站式 AI 辅助写作体验，大幅提升学术写作的效率和质量。科研人员在学术写作中常见的困难有哪些？AIspire 是如何利用 AI 技术帮助用户克服这些困难、提升写作效率和成果质量的？

刘强： 科研人员在学术写作中常见的困难大致有：1. 找文献及文献管理；2. 怎么高效阅读论文；3. 获取写作灵感并进行学术写作；

针对上面困难，我们在产品中支持通过各种方式检索论文并进行保存，我们有完整的智库系统来管理各类文献并且提供全流程 AI 辅助阅读（生成大纲、全文翻译、生成博客、播客，基于论文的 ai 对话，记笔记等），针对写作我们已经实现了自由主题写作、文献综述、学术写作等 3 类写作方式，可以基于一个灵感描述用 ai 全自动写作，并可以在写作过程中进行人工调整、优化，写作过程中能自动提供文献引用，降低幻觉。

小 A：展望未来 3 年，您对 AIspire 有着怎样的愿景？希望它成长为一个怎样的平台？

刘强： 我们的使命是：将人工智能与人类直觉相融合，重新定义科学探索与知识发现的方式，让大模型成为人类创造与理解的延伸。

我们的愿景是：构建全球领先的智能科研协作平台，让每一位科研者都能高效创造新知识，推动科学边界的持续扩展。

来自上周榜首应用 的开发者 的问题：您采取了或者将采取哪些行动来获得有效的用户增长（精准的用户）？

刘强： 主要 2 类方法：

  • 自媒体，我们在公众号、视频号、小红书、知乎等平台运营多个自媒体账号来通过内容进行营销推广

  • 跟类似模力工场这样的渠道进行合作推广

留给下周开发者的问题：通过什么方式、方法、策略可以更好地提升产品的付费率和用户的付费意愿？
本周必试应用：

应用名称：办公小浣熊

关键词：表格分析、对话式办公、AI 数据助手

小 A 推荐：不想再写函数的人必试！一句话让 Excel 自己分析、算数、画图，让表格真正“听懂人话”。

上榜冷门但有趣的应用：

应用名称：凤希 AI 伴侣

关键词：AI 普惠生态、个人智能体、零门槛开发

小 A 推荐：如果你想拥有属于自己的 AI 助手，却又不会编程，凤希 AI 能帮你“养出”一个会学习、会成长的专属 AI 伙伴。

本周上榜应用趋势解读

本周模力工场榜单的关键词是——“智能执行”。

AI 正从灵感助手进化为工作伙伴：AIspire 让科研流程自动化，讯飞星辰打通开发到部署全链路，办公小浣熊让表格能“听懂人话”，学而思九章则把教育 AI 推向个性化时代。AI 不再只是想法的延伸，而是任务的执行者，正在真正接管我们的日常工作流。

最后再介绍一下模力工场的上榜机制和加入榜单的参与方式，欢迎大家继续积极参与提交 AI 应用：

模力工场 AI 应用榜并非依靠“点赞刷榜”，而是参考以下权重维度：

  • 评论数（核心指标，代表社区真实反馈）

  • 收藏与点赞（次级指标）

  • 推荐人贡献（注册推荐人可直接为好应用打 Call）

加入榜单的参与方式：

  • 如果你是开发者：上传你的 AI 应用，描述使用场景与核心亮点；

  • 如果你是推荐人：发现好工具，发布推荐理由；

  • 如果你是用户：关注榜单，评论互动，影响榜单权重，贡献真实声音。

    One More Thing， 对于所有在模力工场上发布的 AI 应用，极客邦科技会借助旗下各品牌资源进行传播，短时间内触达千万级技术决策者与开发者、AI 用户：

    • InfoQ 全媒体矩阵

    • AI 前线全媒体矩阵

    • 极客时间全媒体矩阵

    • TGO 鲲鹏会全媒体矩阵

    • 霍太稳视频号

    点击底部【阅读原文】访问模力工场，推荐和发布好用的 AI 应用！

    2

    讲真，‘AI普惠’这词听着是挺高大上，但普通人最先遇到的障碍是啥？我觉得是‘不知道咋用’和‘用起来麻烦’！好多AI号称解放双手，结果我光学习怎么用它就得花半天！还有就是隐私问题，有时候让AI知道太多，感觉像有个数字特务天天跟着你。对我们来说，最好用的AI就是那种傻瓜式操作，点几下就能出成果的，比如一句话把我的word转成ppt那种神器！

    3

    我觉得最大的障碍首先是信息差和认知壁垒。很多人，尤其是老年人或者信息弱势群体，根本不知道现在都有哪些AI工具，能干啥用。其次是操作复杂性，虽然AI伴侣说零门槛，但各种参数设置、提示词（prompt）优化对普通人来说还是太专业了。再来就是成本，免费的不好用，好用的要收费，而且很多订阅制让人望而却步。我们普通用户要更好地利用，就得多尝试，别怕麻烦，从那些简单的、能替你省事儿的工具开始用起，比如写邮件、做总结这类，慢慢培养习惯，然后才考虑更复杂的应用。

    4

    提升AI产品的付费率，核心在于证明其不可替代的价值和ROI。在AI应用领域，可以从几个方面着手：一是精准定位核心痛点，提供非AI无法高效解决的解决方案，如AIspire解决的文献管理与写作痛点；二是差异化服务，提供免费基础功能吸引用户，付费则解锁高级定制、更高精度或更专业数据支持；三是强调‘节约’而非‘花费’，量化AI为用户节约的时间、人力、成本以及带来的效率提升或营收增长；四是社群与生态建设，通过用户反馈迭代优化，形成良性循环，让用户感受到付费不仅是购买服务，更是加入一个不断进步的生态。

    5

    AI普惠化面临的主要障碍包括：技术门槛，虽然有零代码平台，但多数高级AI仍需专业知识；数据隐私与安全，用户对数据泄露和滥用存有疑虑；伦理与偏见，AI模型可能继承训练数据的偏见，导致不公平；成本问题，高性能AI服务往往价格不菲；以及教育与认知缺失，许多人对AI能力边界和合理应用缺乏了解。对普通用户而言，更好的利用方式是：从具体需求出发，选择解决实际问题的AI工具；持续学习，了解AI的基础原理和最新发展；批判性思维，不盲信AI输出，学会甄别和验证；关注数据安全，选择信誉良好的服务商；并积极参与反馈，共同推动AI向更负责任、更普惠的方向发展。

    6

    这问题问得好！我感觉现在很多AI应用都停留在‘能用’层面，但还没到‘非它不可’。要提升付费率，可能得深入挖掘那些真正专业、高门槛的场景。比如法律文档审核、医疗影像分析，这些领域AI能提供的价值是人力难以替代且出错成本极高的。对于普通用户，付费意愿可能更看重‘个性化’和‘专属感’，比如能养成一个真正懂我的AI伴侣。另外，隐私安全和数据归属权也是影响付费的因素，如果AI服务能在这方面提供更强的保障，肯定也能赢得用户信任。

    7

    我觉得吧，要让人愿意掏钱，得让AI服务有‘超能力’的感觉！比如你的AI能帮我省下大笔请人做图做表、写报告的钱，那我肯定愿意付点小费。或者，它能像魔法一样把我的烂文案变成爆款，那简直是无价之宝！关键是抓住用户‘懒’和‘想变强’的心理。还有，最好先给点甜头，免费试用嘛，用上了就离不开了，自然愿意买单。再来点专属定制服务，让人感觉自己是VIP，付费意愿蹭蹭往上涨！

    8

    取代真人导师？我觉得言之过早。设想一下，如果所有人都依赖AI生成研究思路和论文初稿，那创新源头会不会趋于同质化？而且，科研的很多核心能力，比如提出独到见解、跨领域融合、甚至是处理学术争论和失败，都需要导师在实践中言传身教。AI再强也只是工具，它或许能优化教学资源分配，让导师聚焦高阶指导，但‘引导者’的角色，AI的学习能力和情商还不足以胜任。

    9

    从学术角度看，AI科研助手确实能极大地提升效率，尤其是在信息检索、数据分析和初步文献综述方面。例如，AIspire的自动引用和写作辅助功能，能让科研人员把更多精力放在创新思考和实验设计上。但要完全取代真人导师，我认为还很难。导师不仅传授知识，更重要的是提供经验指导、批判性思维训练，甚至是在科研伦理和职业发展上的引领。AI可以作为卓越的知识库和工具，但人类导师特有的情感连接、跨学科启发和对学生潜力的深层挖掘，是AI目前无法模拟的。