之前,我在《论文读不懂怎么办?》一文中,给你介绍了论文阅读遇到问题时的几个处理办法。尤其是介绍了你能够求助的免费资源和路径,它们包含但不限于:
幻灯
博客
视频
课程
代码
那篇文案,在知乎上得到了 2600 个赞(截止 2022 年 10 月)。我相信,针对非常多朋友,起到了帮忙。
只不外,环境和技术在变化,咱们处理问题的办法和思路,亦应该与时俱进。
这不,由于有了大规模自然语言处理模型的加持,阅读论文时遇到不认识的名词,或没法理解作者的简单解释时,咱们有了一种新的对策。
详细的办法,便是人工智能替你阅读后,把内容综合整理,结合上下文转换成简单清晰的语言,再反馈给你。
这个想法,其实并不鲜嫩了。翻看近几年自然语言处理行业的论文,你能看见不少关联的科研。
只不外,哪些科研成果只存在论文中,或是在某个实验室的电脑里面,普通人基本没法接触,更不要说利用了。
这回可不同样,有人( \@amanjha__ and \@functionofjade)居然真的就做了个制品出来。
这个应用的名字,叫做 explainpaper ,非常直白吧?
运用起来亦尤其方便。不消去菜单里面点选找寻。只要你把论文传上去,高亮某一个词语、短语或段落,人工智能就会自动为你诠释。
不仅如此,你还能够就着 AI 反馈的结果,继续追问。
这种应用演示不大适合图文。因此我干脆为你做了 一段演示视频,你能够先瞧瞧。
看完之后,感受怎样?
反正不少小伙伴表示,很兴奋。
这东西暗地里的技术是啥?当然还是咱们的老熟人 ------GPT-3.
其实 GPT-3 这模型的特点,说穿了便是大。由于模型庞大,参数众多,因此从海量语料库里积攒的「认知」就多。重视我这儿刻意回避了「知识」这个词儿。
(资料源自:t.ly/cY1kn)
从上图中,你不难看到,此刻的文本和代码生成中,GPT-3 都占据了要紧位置。
我爱好共享内容的原由之一,是视频发出后总能够得到观众进一步的反馈。不少的问题,都会激发我的思考。
例如有小伙伴在视频后面提问,说这个东西能不可帮着理解中文论文啊?
这是个很好的问题。毕竟非常多国内人文社研究究生平时阅读的论文,更大比例是中文的。
我一起始觉得这个问题问得有些太贪心了。针对一个外国人做的刚上线应用,你指望人家立即支持阅读中文,还能看懂中文的科研论文,不大现实吧?
刚要回复,我忽然想起来 上次在 Lex 上面的教训了。既然 explainpaper 的底层模型是 GPT-3 ,那它本来就该认得中文啊。
为了保证回答准确,还是实质测试一下吧。我传了一篇自己的论文上去。
中文划线高亮之后,AI 反馈的结果让我有些吃惊。
尽管 explainpaper 并不可直接用中文来解释信息。但它能够立即识别出「知识管理」便是 knowledge management ,而后进一步解释下去。
下面这段解释,就更有意思了。
它先广泛解释「插件」是啥,而后结合本文的上下文,指出 Roam Toolkit 是一种插件,并且描述了它的功能。
不仅如此,从下图能够看出,就连划线的时候字符之间显现了空格间隔,亦依然能正常识别和解释。
下面,我故意找了个文中无进行仔细解释的「概念网络」,结果是这般的。
我能确定,这解释里面显现的「宠物」、「猫」、「狗」啥的,肯定没在本文正文显现过。
Evernote 这一段,让我愣住了。
Explainpaper 居然是准确识别了这张表格,并且把内容总结梳理,而后用英文输出了出来。
以上的演示,是不是回答了读者的问题呢?我觉得算不上。从需求分析来看,人家看中文论文遇到术语不清楚,自然是必须中文的解释。你再弄成英文给我,这......
可换个方向想想,这东西帮忙外国人阅读中文论文,可是再好不外了。遇到中文专业词汇,随时能够得到准确的英文解释,况且阐述还贴合论文的上下文。外国人读中文论文,将减少非常多阻碍。这或许能够快速提高中文论文的影响力,妙啊!
另一,日前 explainpaper 缺乏中文解释能力,亦给国内的研发者供给了发展空间。期盼早点看到更加多 AI 实际应用上线,帮忙国人理解中文论文。
我期待你能自己尝试一下这款在线应用。最少在日前,它是免费的。况且由于上传的都是公开发布的论文,亦不存在用户隐私泄漏问题。因此能够安心大胆地尝试 ------ 尤其是针对近期要写文献综述的小伙伴来讲。
欢迎你把自己测试的结果和经验心得,分享在留言区。咱们一块交流讨论。
祝论文阅读愉快!
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