研究人員延伸路線（For Researchers）

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📌 這條路幫你做什麼

這一頁不是要讓 AI 替你當研究者。它要幫你做一件更簡單的事：找到資料、看懂資料，再確認答案真的有資料支持。

• 會用終端機或 Python：完成 Track A 的 A3 或 Track B 的 Stage 7 後再來。
• 不寫程式：也可以直接做下面的第一個練習。只需要瀏覽器和一篇公開 paper。

🎯 學習目標

完成這一頁後，你可以：

1. 分清「AI 說了什麼」和「原文真的寫了什麼」。
2. 逐條核對引用來源，而不是看到引用編號就相信答案。
3. 知道哪些資料可以上傳，哪些資料要先問機構或資料擁有者。
4. 保存足夠紀錄，讓自己或同事能重新做一次。

🧩 八個核心詞

• Source（來源）：你拿來查證的原始材料，例如 paper、資料集或研究紀錄。像答案後面的課本。
• Claim（主張）：一句可以被檢查的說法，例如「方法 A 在資料集 B 上比較好」。
• Citation（引用）：帶你回到來源位置的路標。它只說「去這裡看」，不保證那裡真的支持主張。
• Source Verification（來源核對）：打開原文，檢查作者寫的內容、範圍與限制是否和答案一致。
• Literature RAG（文獻 RAG）：先從你允許使用的文獻找片段，再把片段交給模型回答。像先翻書再作答。
• Reproducibility（可重現性）：別人拿到你的資料、步驟、版本與設定後，可以重新跑出可比較的結果。
• Private Data（私人資料）：不能任意公開或上傳的內容，例如受試者資料、病歷、未公開手稿與公司機密。
• Human Review（人工審查）：由人對 claim、citation、程式、表格與最後決定負責。AI 不能替你簽名或承擔責任。

🛠 第一個練習：核對一篇 paper 的三個答案

上傳前先確認 授權或著作權 與 工具條款 都允許。paper 公開可讀，不等於可以交給另一個服務。

使用公開 paper：Attention Is All You Need。把 paper 加進能顯示 citation 的工具，再直接複製下面這段：

請只根據這篇 paper 回答下面三題。每個答案都要附 citation；找不到證據就寫「unsupported／未支持」，不要猜。

1. 這篇 paper 想解決什麼問題？
2. 作者提出的方法包含哪些主要部分？
3. 作者用哪些實驗支持結果，又說了哪些限制？

回答後，列出每個 citation 對應的 original text。不要把你的推測寫成作者的 claim。

接著做三個動作：

1. 點開每一個 citation。
2. 把答案和 original text 放在一起讀；數字、資料集與適用範圍都要相同。
3. 原文沒有支持的句子標成 unsupported／未支持，不要為了讓答案看起來完整而補一個不相干的引用。

📚 先選一個入口

Gemini Notebook 是 Google 在 2026-07-16 對 NotebookLM 使用的現行名稱；舊名稱只保留來幫你辨識。citation 是查證入口，不是「答案一定正確」的保證。

📖 必修閱讀

照這個順序讀。前兩份教你不要把 citation 當保證，後四份把來源、程式、資料與研究成果保存好：

1. Gemini Notebook citation 說明：點 citation 回到原文，讀完整上下文。
2. Gemini Notebook 隱私與使用條款：上傳前先知道資料會怎麼被處理。
3. Zotero 快速入門：先把作者、年份、PDF 與筆記整理好。
4. PaperQA2 README：看程式化 literature RAG 怎麼把回答連回文件。
5. DVC 常用流程：用 Git 搭配資料版本與可重跑 pipeline。
6. Zenodo 快速入門：把可公開的資料、程式或材料保存成可引用的版本。

⭐ 精選研究工具與專案

工具名稱、授權與 repository 狀態於 2026-08-29 UTC 依官方頁面與 GitHub API 查核。推薦度是本學習地圖的編輯評分，不是 GitHub stars 或排行榜。

✅ 完成檢查與下一站

• 我核對了三個答案，不只看 citation 編號。
• 我至少找到一個「原文支持」或「未支持」的例子。
• 我沒有上傳未獲允許的私人資料。
• 我保存了來源、問題、工具名稱、日期與自己的判斷。

下一站：想做文獻 RAG，走 Stage 6；想讓多個 agent 分工，走 Stage 7；想把流程接到外部工具，再看 MCP／Skills catalog。