论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

论文阅读神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

恳请各位大佬的点赞,您的点赞是我更新的动力!

前言:

最近沉迷chat的使用和开发,看到AGI渐渐展现出超过人类的能力,一方面让我感到焦虑,另外一方面又让人感到兴奋。
如何让AI的发展趋利避害,扬长避短?更好的助力人类“进化”?
作为一个强化学习方向的在读博士生,我认为如果能够利用AI,帮助人类更好的进行高价值知识的获取,应该是一条比较靠谱的路子。
而目前主流的,最新的高价值信息的载体是PDF格式的英文论文。
之前绝大多数的中国人,哪怕是硕士博士,至少也有8成以上的同学,面对非自己小领域的英文论文,会感觉到头疼,尤其是充满了公式的那种。

那么现在形势变了,我们有了AI工具作为助力,尤其是3.5的API开放了之后,原来的工具商们,可以利用AI的自然语言理解能力+全局的知识库,帮助我们将这些复杂的信息,进行总结和重新阐述,降低阅读和理解的门槛,让我们快速的获取更可能多的信息量。

最近这几天,我的主要精力放在开发一款Arxiv论文总结的小程序上,到时候大家可以利用该工具,输入自己领域的关键词,每天定时刷新arxiv最新的文章,利用chat的API,和我精心调制的prompt,可以将整篇文章总结成200个词左右的内容,包含绝大多数的信息量,可以让大家在早餐十分钟就能获取最新的学术进展,确认自己今天该精读那篇文章。

在开发的过程中,群友知道我在处理PDF文档,然后给我推荐了两款类似的工作:

  1. SciSpace:https://typeset.io/
  2. https://www.chatpdf.com/

其中第二款没啥意思,只是上传了自己的文本,然后它分段解析出文本,分段给api,会提供一些简单的prompt进行提问,和我们的论文阅读总结差距还是蛮大的。使用结果如下,并不能当成生产力工具。论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

今天我们着重介绍第一款,这是我最近测试的最好用的一款免费网站!它现在网址变成了typeset.io了。
它拥有一个我难以想象和实现的功能,就是能够对pdf文档进行自定义截图,为截取的公式信息,伪代码,提供详细的解释。而且比较靠谱!是可以联系上下文的那种!

直接上教程:

SciSpace使用教程和测评:

  1. 好好上网
  2. 进入网站:https://typeset.io/

论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

  1. 注册一个账号,然后登录
  2. 点击右上角的My library,上传你的PDF文档,然后点击该文档。
  3. 基本信息总结,即快速阅读,可以用右侧自带的提问:

论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

  1. 右上角切换中英文输出。
    论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

  2. 公式解析:我们先点击中间上方的蓝色按钮,然后开始对你需要解析的公式截图,然后再点击下蓝色按钮,图片就输入到了聊天框,稍等一会儿,就可以拿到解析文本了。
    论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化
    论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化
    我实际的截图只有公式1,但是它能联系上下文,指出y_i是实际奖励(虽然也不算是奖励,应该是期望回报),后面的预测奖励,对了一半,应该算是预测Q值,翻译成奖励也擦边。

再看看英文的解析:
论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化

虽然专业名词上有点出入,但是大大降低了大家阅读公式的门槛。还是值得推荐的。

  1. 注意的点有,英文要比中文看着舒服,另外公式的排版有问题,渲染出来的结果非常乱,但是可以把纯文本导出,让chat帮你转成标准的latex格式,然后再渲染。

最后您的点赞和关注是对我最大的支持,也是我花时间为大家带来最新、最好用的AI工具的最大动力。

期待在这个急剧变化的时代中,我们每一个人都能更好的利用AI,使得自己快速学习,不被淘汰。

点赞过200,三天内更新我的AI润色教程。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-446087.html

到了这里,关于论文阅读新神器SciSpace(Typeset.io)测评-和AI一起进化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【AI绘画:月入万元的秘籍】揭秘!这个AI绘画神器不仅让你拥有艺术天赋,还能轻松变现!跟着教程一起赚钱吧!

    随着AI的飞速发展,三页AI成为了创新艺术的新宠。它利用先进算法和大数据,使得个性化设计变得触手可及,轻松将你的照片变成独特的卡通形象。现在,每个人都有机会成为AI设计师! 今天为大家介绍一款上手非常简单的三页AI平台,对AI小白十分友好,无需魔法,微信即

    2024年03月16日
    浏览(44)
  • 【SciSpace】人工智能太强大了!文献阅读版ChatGPT,一站式科研文献阅读工具 - 知识点目录

    首先需要上传PDF 网站支持中文问答 Explain math table - 可以询问表格或者公式信息

    2024年02月16日
    浏览(38)
  • ChatDOC:基于 AI 与文档对话、重新定义阅读方式的文献阅读和文档处理神器

    AI 时代降临,我们需要积极拥抱 AI 工具 在过去的 2 个多月里,以 ChatGPT 为代表的 AI 风靡全球。随着 GPT 模型的不断优化,ChatGPT 在多个领域表现出了堪比专家的水平。目前,已有不少专家将 ChatGPT 为代表 AI 浪潮,视为 新一次工业革命 的开始。面对 ChatGPT, 有人欣喜若狂,有

    2024年02月06日
    浏览(33)
  • 青秧灵感网站地址获取(论文写作ai神器)

    GPT润色论文的25个指令 “ 1. 精简文章内容: 通过删除冗余内容使文章更加紧凑。例如,删除与主题无关的内容,使文章更加简洁明了。 “ 2. 提高段落之间的连贯性: 通过添加过渡句子或调整段落结构来改善文章的流畅性,使段落之间更加连贯。例如,加强段落之间的过渡

    2024年04月17日
    浏览(32)
  • 【生成式AI】ProlificDreamer论文阅读

    Project指路:https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/prolificdreamer/ 论文简介:截止2023/8/10,text-to-3D的baseline SOTA,提出了VSD优化方法 text-to-3D Problem text-to-3D 解决的问题就是给定一段话,生成视角一致的3D场景,如果了解过这个领域的可以略过不看 研发路线大概是dreamfeild-dreamfusion-polificdreamer D

    2024年02月13日
    浏览(24)
  • 如何用AI提高论文阅读效率?

     已经2024年了,该出现一个写论文解读AI Agent了。 大家肯定也在经常刷论文吧。 但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴,一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的,今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent ,传送门: 赛博马良智能体-AI论文解读达

    2024年01月18日
    浏览(30)
  • 论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

    精读的过程要把每个细节都钻研透,不留有死角。各种维度参数已经在“理论+实战(二)”中说清楚了,若之后还有疑问我再补上。 三、参考文章或视频链接 [1] 【超强动画,一步一步深入浅出解释Transformer原理!】 3.1 参考文章或视频链接 [1] What’s the difference between Attent

    2024年01月23日
    浏览(42)
  • 论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

    资源地址 Attention is all you need.pdf(0积分) - CSDN Abstract 中强调 Transformer摒弃了循环和卷积网络结构 ,在English-to-German翻译任务中,BLEU得分为28.4, 在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0,用8张GPU训练了3.5天,与各文献中的best models相比,这是非常小的训练成本。 Introductio

    2024年01月18日
    浏览(38)
  • 论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (四)

    参考文章或视频链接 [1] 《论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)》- CSDN [2] 《论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)》- CSDN [3] 《论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)》- CSDN 如果说钢铁侠中的 J.A.R.V.I.S. (贾维斯)是一个AGI通用人工智能的

    2024年01月24日
    浏览(37)
  • 论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

    资源地址 Attention is all you need.pdf(0积分) - CSDN 图1——Transformer结构图 图2——Attention结构图 Background 中说,ByteNet和ConvS2S都使用了CNN结构作为基础模块去计算input和output之间的潜在联系,其中,关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的计算量,伴随着distance的增长而增长,

    2024年01月16日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包