应切换至“学术”模式并放宽语言、文献类型限制，同时精简关键词、添加同义术语及启用模糊匹配，以提升检索召回率。
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你在秘塔AI学术搜索中输入关键词后，只看到十几条甚至个位数结果，页面顶部显示“共检索到 7 篇文献”，而你明明知道这个领域至少有上百篇相关研究——这不是数据源缺失，是筛选条件过严或模式选错导致的漏检。
确认是否误入“全网”模式
打开秘塔AI搜索页（https://metaso.cn）→观察顶部导航栏中间标签，若显示“全网”而非“学术”，则所有结果来自普通网页抓取，不经过知网、arXiv等学术库索引。此时哪怕输入“BERT 论文”，前3条也可能是CSDN博客或知乎回答。
必须点击“学术”按钮切换模式。这一步不可跳过，否则后续所有扩查动作都无效。
放宽语言与文献类型限制
方法一：关闭中英文强制隔离
在结果页左上角点击“筛选”→取消勾选“仅限中文文献”和“仅限英文文献”两项——很多高质量会议论文以英文发表但含中文摘要，部分硕博论文题录为双语，同时放开才能触达交叉样本。
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方法二：扩展文献类型覆盖
在左侧边栏“文献类型”中，除常规勾选“期刊论文”“会议论文”外，务必勾选“预印本”和“技术报告”。【arXiv上的预印本平均比正式刊发早6～18个月】，尤其在AI、量子计算等快节奏领域，这是获取前沿进展的关键入口。
优化关键词策略提升召回率
第一步：删减限定性修饰词
把“基于图神经网络的碳中和政策评估模型”压缩为“图神经网络 碳中和 政策”，去掉“基于”“评估”“模型”等动词/名词后缀。学术数据库对语法结构识别弱，过度修饰反而触发精确匹配，大幅降低命中率。
第二步：添加同义术语并用OR连接
在搜索框中输入：（mamba OR ssd OR state space model）AND （efficiency OR inference speed）→秘塔支持布尔逻辑，OR能强制并列扩展，避免因术语差异漏掉同类研究。
第三步：启用模糊匹配
在关键词末尾加波浪号～，例如“transformer～”，系统将自动匹配transformers、transformer-based、transformer-like等变体。这步对英文术语拼写变形、缩写泛化特别有效。
