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리뷰어가 근거를 더 요청했을 때: 처음부터 다시 하지 않고 심사 의견에 답하는 방법
메이저 리비전은 코멘트 목록과 마감일을 함께 들고 옵니다. 각 코멘트를 기록이 남는 수정으로 바꾸는 차분하고 반복 가능한 방법, 그리고 라이브러리 전체를 다시 읽지 않고도 리뷰어가 요구한 근거를 찾는 방법을 정리했습니다.
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검색된 논문이 너무 많을 때, 먼저 읽을 논문을 고르는 가장 쉬운 방법
논문 검색 결과가 너무 많아 어디서부터 읽어야 할지 막막할 때, 후보 논문을 주제·방법·데이터·한계 기준으로 나누고 읽을 순서를 정리하는 방법을 안내합니다.
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tlooto 3.0을 소개합니다
연구자를 위한 가장 스마트하고, 가장 빠르며, 가장 유용한 학술 AI – 업그레이드된 엔진으로 강화되어 문헌 검색, 리뷰, 글쓰기 전반에서 전문가 수준의 통찰을 제공합니다.
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Fine-Tune: 논문 연도·분야·저널 검색·색인 필터 설정하기
tlooto의 Fine-Tune 기능으로 출판 연도, 연구 분야, 저널 검색, 색인 필터를 설정하면 연구자에게 더 정확하고 원하는 결과를 받아볼 수 있습니다.
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tlooto(틀루토) Model 1.0과 2.0의 차이점
tlooto 1.0은 빠르고 효율적인 AI 기반 학술 연구의 기반을 마련해줍니다. tlooto 2.0은 그 기반 위에 더 정교한 분석, 더 풍부한 인용, 그리고 사용자가 직접 작성한 초안이나 문서를 바탕으로 시작할 수 있는 유연함까지 더했습니다. 지금의 연구자들이 실제로 일하는 방식과 필요한 연구 흐름을 더 잘 반영한 모델입니다.
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tlooto의 핵심 응답 모드 5가지
tlooto의 메인 화면의 입력창 바로 아래 보시면, 다섯 가지 핵심 응답 모드를 확인 할 수 있습니다: Auto(자동), Smart Referencing(스마트 인용), Academic Augmentation(아카데믹 확장), Paraphrasing(패러프레이징), Academic Question(연구 질문 전환).
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