目前，处理10G大小的论文数据对AI来说是一个挑战，因为这样的数据量非常大。然而，有一些方法和工具可以用来处理和分析大量学科论文，实现知识汇总和分析：
分布式处理：使用分布式计算框架（如Apache Hadoop或Apache Spark）来处理大规模数据集。这些框架可以在多个计算机上并行处理数据。
云服务：利用云服务提供商（如Amazon AWS、Google Cloud Platform或Microsoft Azure）的计算能力来处理和分析大数据。
文本挖掘和自然语言处理（NLP）：使用NLP技术来提取关键信息，如关键词、主题、摘要等，并对论文进行分类和聚类。
机器学习：应用机器学习算法来识别模式、趋势和关联，从而实现对学科知识的深入理解。
数据库技术：将论文数据存储在数据库中，并使用SQL或NoSQL查询来检索和分析数据。
知识图谱：构建知识图谱来表示论文中的实体（如作者、关键词、概念等）及其关系，以便于进行更复杂的查询和分析。
可视化工具：使用数据可视化工具来展示分析结果，帮助用户更直观地理解学科知识。
专业软件：使用专业的文献管理软件（如EndNote、Mendeley或Zotero）来组织和分析论文。
定制化AI解决方案：开发定制化的AI解决方案，专门针对特定学科的论文进行分析和知识汇总。
数据简化：在可能的情况下，通过数据简化技术（如抽样、数据压缩等）来减少需要处理的数据量。
请注意，处理和分析如此大量的论文数据需要强大的计算资源和专业的技术支持。此外，确保遵守数据隐私和版权法规也是非常重要的。如果你有具体的论文数据需要分析，可以考虑使用上述方法中的一种或多种来实现你的目标。
