最近在搞毕设，分享一个我的阅读论文文献SOP

最近在搞毕设，分享一个我的阅读论文文献SOP 论文，它的格式非常八股，基本都是按照这样的结构来呈现的：标题 → 概要 → 介绍 → 方法 → 实验 → 结论。 结合Stanford教授 Srinivasan Keshav 分享的三遍法，我凝练出来一个结合AI的五步法 1. 选读：通过检索工具选出合适的论文，以及在Twitter等社交媒体上看这篇论文的含金量 2. 略读：读论文前，我们得搞清楚这篇论文值不值得读，我们不需要全部都读完，这样会浪费我们很多时间。使用AI Summary工具，回答关键问题： 1. 主要解决了什么问题？ 2. 提出了什么解决方案？ 3. 解决方案中核心的方法/步骤/策略是什么？ 4. 结论是什么？ 5. 有什么限制条件？ 请有条理地组织以上信息，确保涵盖每一个点。 这一类可以AI Summary的工具非常多，主要看总结能力和花费金额，推荐使用 1. txyz：介绍在下面的工具安利里 2. PopAI：介绍在下面的工具安利里 3. ChatGPT：ChatGPT直接上传PDF，进行对话也可以 4. Kimi：国内可以使用 但是还有一个点需要注意，就是你自己需要去判断正确性，包括这篇论文的正确性他有没有在和你胡扯 3. 精读：接下来就开始精读了 1. 精读的顺序：摘要 → 结论 → 方法 → 实验 → 数据和图表 2. 对于需要翻译的同学来说，必备的就是“沉浸式翻译”这个插件，具体使用看下面 3. 看图表和参考文献，判断是否正确 4. 在这一步，遇到问题，也可以借助AI工具， 1. 有不懂的细节继续提问，从 What、Why、How 三个方面抽取问题。 What：即哪些概念是不熟悉的。 Why：为什么要使用这种策略/方法，好在哪里？ How：具体论文中是怎么实现某种策略/方法的。 2. 对于不懂图表的，也可以借助AI工具，分析图表 1. PopAI：接入了GPT-4V的API，可以对论文图表进行解读 2. ChatGPT：直接读图 3. 亿图图示：也可以解读图表 4. 整理笔记：精读完就可以整理笔记了，这里我的思路是基于PDF本身去整理

论文，我认为就是写的比较专业的博客，它的格式非常八股，基本都是按照这样的结构来呈现的：标题 → 概要 → 导言 → 方法 → 实

论文，我认为就是写的比较专业的博客，它的格式非常八股，基本都是按照这样的结构来呈现的：标题 → 概要 → 导言 → 方法 → 实验 → 结论。 下文较长，主要提到了几个检索方法和阅读工具，强烈推荐下 PopAI， 很多朋友说论文读起来太晦涩且耗时，但事实上阅读论文是 ROI 比较高的一件事情，尤其是 AI 盛行的当下，大量科研人员都以论文的形式来呈现自己的研究成果，他们在写论文之前，会把行业最前沿的信息都研究个遍，然后自己动手实践，并提出更新、更好的解决方案。所以我认为学会读论文，以及挖掘对自己工作有帮助的论文是比较重要的一件事情。 检索论文，我的思路有两个。 一个是「有什么办法可以解决问题」，通过问题关键词去索引内容，例如检索“如何识别多人同时说话”，我找到了语音识别（ASR），然后找到了 Whisper，然后找到了《Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision》这篇论文，过程中也找到了很多其他的论文。 另外一个是「为什么这个方法可以解决问题」，去研究技术背后的东西，例如检索“为什么 pyannote-audio 可以区分不同的人说话”，我找到了 Speaker Diarization，然后找到了《A Reinforcement Learning Framework for Online Speaker Diarization》这篇论文，从这篇论文又了解到了更多其他方法，回到思路一，继续研究。 检索工具上，之前推荐过这个网站，它有一个“必读论文”板块（如图一），放了很多精挑细选的专题模块，可能刚好跟你的研究方向是匹配的；但大部分情况下，你进到这个网站时，也不知道该搜什么关键词，所以刚开始还得去 Google 或社交媒体去检索行业先驱的博客或推文，去看看一些综述性的介绍，再去找更多更细节的关键词。 关于读论文，之前分享过一篇文章《如何阅读一篇论文》，它提到了“三遍阅读法”，我也是这么践行的；当然，也离不开工具上的辅助，主要包括两类。 第一类是 Summary 工具，如果每出一篇论文都去精读，那时间上肯定是不划算的，关键也没这个必要；Summary 的工具比较多，上面提到的 aminer 也自带了这个能力。

在链接前面加上“talk2”，可直接针对论文内容进行问答（需要自备OpenAI key）|

在链接前面加上“talk2”，可直接针对论文内容进行问答（需要自备OpenAI key）| Talk2Arxiv 是专为学术论文 PDF 构建的开源 RAG（检索增强生成）系统，由talk2arxiv 服务器提供支持 特征 PDF 解析：利用 GROBID 从 PDF 中高效提取文本。 分块算法：用于最佳文本分块的定制算法。按逻辑部分（简介、摘要、作者等）进行分块，并且还利用递归细分分块（块为 512 个字符，然后是 256 个字符，然后是 128 个字符......） 文本嵌入：使用 Cohere 的 EmbedV3 模型进行准确的文本嵌入。 矢量数据库集成：使用 Pinecone 来存储和查询嵌入。这也可以缓存研究论文，因此论文只需要嵌入一次。 上下文相关性：采用重新排名过程来根据用户输入选择最相关的内容。

【分享】快对AI一键ai写作 论文等等告别烧脑时代

【分享】快对AI一键ai写作 论文等等告别烧脑时代 【软件名称】快对ai 【软件版本】6.61.0 【软件大小】68mb 【适用平台】安卓 【软件简介】 【快对简介】快对致力于为上亿用户提供答疑解惑、AI解题、AI写作、AI搜索、AI翻译、文件扫描等服务，接入deepseek大模型，AI答疑更智能。 ⌨【家长】AI答疑解惑，视频深入讲解，错题举一反三，智能批改，秒判对错。家长的得力辅导帮手。 【学生】搜不到的题AI直接解，超详细分步讲解，轻松解决奥赛题、疑难综合题。作文一键生成，段落自由修改，字数自由定制。 【大学生】AI写作，论文学术改写、各种报告一键生成，风格字数自由定制。文件扫描，智能增强去水印，一键导出PDF。 【职场】AI写作，全文一键生成，教学教案、活动策划、发言讲话、小红书。PPT生成一键生成，模板自由定制。 【下载地址】链接： 备用链接:  拿走吱一声禁止白嫖怪 拿走吱一声禁止白嫖怪

惊喜发现又祛魅一项能力：读论文

惊喜发现又祛魅一项能力：读论文 CS 专业一路走来被论文折磨，现以为脱离苦海，但又不得不紧跟看 LLM SD 论文，痛点就是：看不下去，精神涣散啃能读完，但留不脑痕 我找到了一个适合自己的方法 1⃣祛魅，不畏难 与学界的朋友多交谈之后，逐渐理解论文掐头去尾直接看核心思想是可以很快用大白话解释的。我很大程度是因为怕数学、怕文字、怕章节，而不是真的这些概念难。 比如 Transformer 这篇论文公认的“写”得烂。 不信权威，祛魅格式。思想一般就两三个创新点。 2⃣虚拟心理环境 假想我是那些厉害的学界大佬，他们是如何如呼吸一般的读这些论文的呢？预加载他们的心理环境。 我会假想自己是一个很厉害的数学学家（然后跳过数学证明 hhh） 3⃣ 专注：用划线工具和沉浸式翻译 我使用 Glasp 插件（免费、可 notion 同步、有数据库管理界面、标签系统），双语阅读可以用沉浸式翻译、Aminer、Yiyibooks 哪个顺手用哪个。 arxiv 论文可以用沉浸式翻译+Glasp 直接划线高亮记录和评论，还自动保存数据库方便后期整理。 不喜欢经常打断的复制粘贴。划线让我专注。 4⃣ GPT 如何过脑子留下点东西？ 看完后或看的时候一定要提问。为什么它这样做实验？为什么解决这个问题？解决的怎么样？之后还要做什么？ 如果比较久远的经典论文，问 GPT 可以直接得到答复。 5⃣ 自己的话记录 这个环节就是强化留给自己脑子的东西。自己写出来的才是真正理解了的概念。用自己的大白话解释一遍，就真的懂论文了。 比如我会写“transformer 架构就是叠了很多层一样的 block，每个 block 里面有 Q K V 三个矩阵” blablabla 推荐从下面的精选开始读经典论文：

发现一个读 PDF 的好工具，又快又免费。ChatDOC 是一个基于 ChatGPT 的文件阅读助手，可以快速从 PDF 文档中

发现一个读 PDF 的好工具，又快又免费。ChatDOC 是一个基于 ChatGPT 的文件阅读助手，可以快速从 PDF 文档中提取、定位和汇总文件信息。你可以上传研究论文、书籍、手册等文件，然后通过聊天的方式向 ChatDOC 提问，获取简洁易懂的回答。ChatDOC 还可以理解文档中的表格或文字，优化其数据分析性能，并为每个回答提供直接引用的来源，方便您核实AI的解读准确性。ChatDOC 支持中英文，并且免费注册。