AI探索指南

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， https://bit.ly/412xQbH，体验做的很不错。 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…

这里推荐下 PopAI，https://bit.ly/412xQbH，最近看论文和读长篇 PDF 都用的非常多，它支持针对 arxiv 的论文转存后直接进行 AI Chat，省却了下载 PDF 文件的过程（如图二）。

第二类是精读工具，对大多数人来说，语言是第一阻碍，尤其是论文里铺天盖地的专业词汇，让人望而生畏；我用的比较多的是“沉浸式翻译”这个 Chrome 插件，它支持将 PDF 直接进行在线对照翻译，免费版的翻译质量有点一般，但也基本够用了（如图三）。

论文的实验结果基本都是以图表形式呈现的，因此精读的一个重要环节是读懂图表，这部分也可以借助 AI 的能力来理解得更透彻，PopAI 在这块做的也还不错，它背后接入了 GPT-4V 的 API，可以对论文里的图片进行详细解读，另外，还支持在聊天框内直接粘贴图片跟它交互，比较方便（如图四）。

如果论文正好是自己想要内容，还有一个非常实用的工具，叫做 Papers with code，paperswithcode.com，之前也推荐过，它可以根据论文帮你找到对应的 Github 代码实现，以及用到的数据集和测试方法，这也是我用的比较多的。

顺带提一嘴，涉及到 AI 的代码仓库，建议直接去 Google Colab 上跑，它的下载速度可以达到 200Mb/s，相比本地，会更加高效。

以上，是近几个月研究 AI 和论文的一点经验。如果你在学习过程中用到了其他好用的辅助工具或者方法，也欢迎推荐和分享！