GitHub近日上线AI论文生成工具Open Academic Paper Gen。除能自动生成带参考文献的论文初稿外，它还有一个值得关注的能力：在能获取文献全文的情况下，它会从全文中寻找依据，核验论文里的引用观点是否成立。论文写作常从一个研究主题出发，不断梳理观点、寻找证据，再根据文献调整判断。AI可以帮人发散论点、检索论据，但有时观点和论文都是真的，把观点放回全文结合上下文看，作者可能压根不是那个意思。为此，该工具拿到全文后会进一步定位相关段落，判断文献能否支撑对应观点；若有页码信息，还会在注释中标出对应PDF页码，方便回查。
总体来看，Open Academic Paper Gen是一套生成论文初稿的多智能体工作流，把从选题到导出的过程拆成九个阶段：确定研究范围、检索文献、清理筛选、分析趋势、寻找切入点、列提纲、写作、核验，最后导出。用户给出一个研究主题后，系统会拆出具体研究问题，生成中英文关键词，到OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar和arXiv搜索论文，再对文献去重、评分并由模型筛选相关性。遇到相关性较高的论文，还会顺着其参考文献及后续引用继续查找。
收集到的文献会被整理成一张证据表，汇总每篇论文的研究问题、方法、数据、结论及局限。系统据此分析研究趋势，提出可能的研究角度、研究空白和假设，并进行“创新性诊断”，从问题、方法、数据和视角等维度评估切入点，指出文献池中最接近的已有工作，并给出审稿人可能提出的质疑。研究角度确定后，系统继续生成提纲、分章节起草，初稿完成后进入引用核验和模拟审稿，最终可导出Markdown或LaTeX，以及RIS、BibTeX等参考文献格式。
在运行方式上，默认模式会在主要阶段停下来等待用户审查、编辑、确认后再继续，也可选择全自动模式让AI跑完全程。模型配置方面，目前项目支持OpenAI和智谱GLM，但论点核验、无引用陈述检查和模拟审稿等环节仍需OpenAI API Key。该工具将引用核验拆成三道检查：一是检查引用能否在文献池中找到，模型临时编造的不存在引用会被标出；二是有DOI的论文先与Crossref记录核对，查不到时再到doi.org确认，标题、作者、年份等信息对不上会触发警告；三是检查原文是否真正支持该句话，系统会从全文中找出与引用论点最匹配的段落进行判断。