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我是如何每天快速阅读论文的 现在基本上每天都有大量的 AI 领域的相关论文,但是大部分论文其实都是没有必要仔细看的,所以我创建了这个「论文简报助手」,只需要把想看的论文截图,就可以让 AI 生成摘要了,对于感兴趣的论文,才会进一步深入阅读。 录了一个演示视频 👇

27,610 views • 3 years ago •via X (Twitter)

9 Comments

jiayuan's profile picture
jiayuan3 years ago

比如今天 DeepMind 前两天发布的这篇关于模型「阿谀奉承行为」的论文:Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models 对于这种不是我主要 focus 方向的论文,肯定是懒得仔细读的,但是了解个大概和最近的研究方向却很有必要,直接截图让 AI 生成一份简单的摘要。

jiayuan's profile picture
jiayuan3 years ago

Also, there's an English version; try it here 👇

Pedro Filho's profile picture
Pedro Filho3 years ago

I don’t understand a single word you said there, but the demo looks promising! I’ll try out the app!

jiayuan's profile picture
jiayuan3 years ago

Thanks! I also created an English version. Here's the link: And feel free to ask any questions!

Gliocum's profile picture
Gliocum3 years ago

真厉害👍

ChaosInMotion's profile picture
ChaosInMotion3 years ago

这个学习了解 有用

No backflow's profile picture
No backflow3 years ago

@SaveToNotion #tweet #paper

高藥師's profile picture
高藥師3 years ago

一直出現:I'm sorry, but it appears the image you've uploaded is unclear or of low quality. Could you please upload a clearer, higher quality image? This will help to ensure the best possible results. Thank you!

snow's profile picture
snow3 years ago

500次用完了要付费吗

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这绝对是学生党必备的GitHub开源仓库,能一站式帮你搞定搜文献、数据分析等写论文中最麻烦的步骤,而且完全免费! 学生党最头疼的就是写论文和做课题研究,查文献、跑代码,一搞就是两三天,特别是有些关键数据还需要付费才可以获取 而最近我在GitHub上发现了一个免费的AI科研项目,叫ScienceBuddy (PhAI Labs),专为学生和科研人员打造。你只需要在平台上上传论文和相关数据文件,并精准表达需求,ScienceBuddy就能调用Agent去专业数据库中检索文献、收集数据并运行分析代码。整个分析过程全部清晰可见,方便你随时核对 视频中,我选择了相对复杂的医学研究场景对该项目进行了简单测试,想看看它处理多篇专业论文以及梳理研究证据的能力如何。在我上传相关论文后,ScienceBuddy不仅判断了选题是否可行,还将研究方法、结论和局限整理成证据表,并总结研究共识与争议,最后生成论文提纲和摘要草稿。全程运行速度非常快,相当于直接快速完成了文献综述的前期准备 同时在此基础上,ScienceBuddy还帮我继续深入搜索其他文献,并完整生成了一篇3000字左右的论文综述,结果清晰而且写作格式十分专业,个人感觉完全可以直接用于正式论文里了。整体体验下来,我认为对学生来说该工具是非常必要的,能节省非常多的时间 另外,ScienceBuddy背后的团队也开源了ScienceIDE,其是 ScienceBuddy 的底层框架技术,现能让Agent在7个领域的真实科研代码中练习,并通过结果能否复现来验证修改是否有效,大家感兴趣也可以看看!!! 目前项目的 ScienceBuddy 相关实验代码已经在GitHub上开源,感兴趣的同学可以去官网免费体验。不过考虑到当前仍是Preview版本,分析结果请自行核验后再用于正式研究 官网地址: GitHub仓库地址:

Sac

43,041 views • 16 days ago