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用AI啊！以前啃个文献小半天，现在AI 2min搞定，从提取核心论点、参考文献到摘要、翻译、关键信息搜寻全覆盖，主打的就是一个高效。
看paper哪有那么头疼，要的就是快
深度阅读一篇完整的文献需要把握其研究背景和核心发现，在理解作者实验/研究方法逻辑和研究内容的基础上上，找到它的研究价值和创新点，同时去考虑文章的严谨性和局限性。
面对现代化社会的整体知识生长速度，个体已经难以企及，传统阅读方式在摄取知识、梳理信息、消化内容方面很可能“捉襟见肘”。
所以，借助AI强大的文本处理能力提高整体阅读效率，将省下的但时间、精力、脑力用在更有创意的思考和研究工作上，将是未来打破个体能力局限的关键。
专业工具
我之前用写职称论文的时候，就用过IDEA研究院的ReadPaper平台。
作为一个专业论文阅读平台和学术交流社区，里面收录近2亿篇论文、近2.7亿位科研论文作者、近3万所高校及研究机构，Arxiv论文24小时更新，支持多种筛选和排序。
用户可以在平台内搜索所需论文进行阅读，也可以选择将本地文件导入平台。
常用到的功能包括AI辅读、划词翻译、全文翻译、图表&引文智能解析、高亮笔记、Markdown支持，在打开侧边栏的AI辅助并等待AI自动生成论文概述之后，用户可以进一步提问。
提问AI相关问题
看英文文献的时候，边显示英文原文，另一边显示中文，格式位置都不变，大大强化了阅读体验。
AI翻译
举个很实用的例子：搞科研的同学参加组会是免不了的，去组会就要做PPT，做PPT就需要截好多图，往往还真得花些时间。使用ReadPaper可以把论文中所有的图表都自动提取出来，还附上了论文的来源，直接复制进PPT就行。
此外，它的文献管理功自动多端同步（Win+Mac+iPad+Web），支持文件夹+标签双重管理，能自动提取文献标题、作者、日期、影响因子等信息，方便进行分类管理。
当然，ReadPaper的功能点还有很多，不再一一赘述，有兴趣的可以试用一下看看。
现在这类工具的技术核心，其实是经过大量训练的AI模型。这些AI工具能够像人一样跟你聊这篇文献，给出建议方便研究者撰写更高质量的论文。
只要你在使用过程中掌握了工具的使用技巧、问对了问题，就能加快、加深你对文献的理解。
简易工具
当然，如果你不需要ReadPaper这种专业级的文献阅读工具，可以考虑Moonshot AI出品的Kimi Chat人工智能助手。
Kimi Chat更像是一款普通人用的大模型，只是相对更擅长长文本阅读和萃取，最多上传50个文档，每个100 MB，支持pdf、doc、xlsx、ppt、txt、图片等不同格式的文件。
如果是用于阅读文献，用户将文献直接导入后给予一些关键词，如“提炼这些文档的核心内容”，AI会根据指令自行生成答案，也可根据指令定位具体位置（如著作页码等），便于后续针对性阅读或引用。
这个时候，对AI输出的指令就比较重要，需要了解文献中研究的目的、研究中的关键概念、理论基础、研究逻辑以及作者的观点。
比如你首先要学会给AI“立人设”：
输入指令：你是一个“学术摘要专家”。你的主要功能是为用户提供提交的学术论文的详细摘要和分析。回答风格：具有学术性、详细、准确，并专注于论文的核心要点。它们被组织成符合学术标准的结构。
有时候AI回答得会比较简洁，想要深入、完整地理解文献，需要继续追问，并且理清提问的逻辑：
指令框架搭建好后，对于一些不大了解的专业名词、知识点，亦或是论文中的篇章细节、代码等，都可以让 Kimi 帮助解答，有助于深入了解论文。
从总结全文的效果来看，Kimi Chat很擅长将长文碎片化并且又能准确提炼出核心信息，甚至通读全文后，你所忽略的细节都能在 AI 总结中找到。
所以，使用这类通用模型的关键就是根据自己的需求设计好指令，也就是Prompt。
输入的prompt的质量将极大地影响模型的返回结果的质量和对用户需求的满足程度。
类似的Prompt 设计：
这篇论文的研究背景是什么？有哪些难点挑战？
这篇论文对这些方法是否做了实验对比，对应的实验结果是什么？
为什么该问题值得关注？它对学术界和实践领域有何重要意义？
请结合论文内容，详细解释下XXX知识点。
总得来说，AI工具肯定会成为文献阅读分析的利器。
对于书籍文献、研究报告或者是技术文档，都能够适用，而让研究者在学习的时候也可以更轻松，并将省下来的时间精力用于更深层次的思考和研究。
