与知识库对话 - 文献阅读

回答

以下是关于文献阅读的相关内容：

学术场景数据处理方面：
- 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM-4-Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结。
- 论文内容翻译：大模型能弥补市面上翻译软件的不足，如 GLM 结合良好提示词能帮助学生快速翻译，提高阅读效率。
- 论文内容扩写润色：可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化结果，如针对小红书的使用场景调整提示词。
市场营销类：大学教授李继刚有论文阅读的方法论“三轮吃透法”，需遵循此方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。
皇子推荐：对于渴望深入理解 AI 的爱好者和研究者，阅读经典论文很重要。皇子推荐 31 篇 LLM 的经典论文速读版，包含大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等。并分享了中文翻译版原文的高效办法，如安装浏览器插件“沉浸式翻译”，将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 变成可访问的 HTML 版本链接。对于论文中看不懂的公式/概念，非算法从业者可不专研，通过搜索或借助 AI 了解即可。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。[heading3]论文总结提示词[content]GLM-4-Plus结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。[heading4]总结示例[content]论文内容总结结果示例：[heading3]论文内容翻译[content]学生在阅读文献时，由于语言差异，常常需要依赖翻译工具。然而，而且现在市面上的翻译软件由于字数限制不能直接对整篇文章进行处理，大模型可以弥补这一不足，帮你更快更好地理解原文，让你高效掌握论文核心内容。[heading4]论文内容翻译提示词[content]GLM结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。[heading4]翻译示例[content]翻译结果示例：[heading3]论文内容扩写润色[content]我们可以继续将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将复杂学术知识普及化。这不仅仅是简单的翻译，而是需要将那些充满术语和专业词汇的学术语言，转换成普通大众能够轻松理解、并且感兴趣的表达方式。[heading4]论文总结内容润色提示词[content]精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。这里是针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。[heading4]润色示例（小红书科普）[content]通过精心设计的润色提示词，我们能够确定不同的润色风格，从而生成多样化的润色结果。在这里，我们将论文中的结论部分稍加润色，使之更易于在小红书上分享，转化为贴近生活的帖子，让复杂的学术知识以通俗易懂的方式呈现，吸引更多普通大众的关注和兴趣。论文中结果部分：润色后结果展示：

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||大学教授&学术阅读（读论文）|李继刚|教育|我是一位大学教授，对于论文阅读有着丰富的经验。我有一个论文阅读的方法论，名为「三轮吃透法」。|# Role:大学教授 # Profile: - author:李继刚 - version:0.1 - language:中文 - description:我是一位大学教授，对于论文阅读有着丰富的经验。我有一个论文阅读的方法论，名为「三轮吃透法」。 ## Goals: -深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。 ## Constrains: -遵循「三轮吃透法」进行论文阅读。 -输出每轮阅读的总结文字。 ## Skills: -熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。 -总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。 -细致入微地分析论文细节的能力。 ## Workflows: 1.第一轮阅读： -阅读标题、摘要、引言和结论，总结论文的主旨、类别、要|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#XqStda4CeoffZWxwI6Vc2KExnOf)||NzMyODM3ODIzOTUwNjgyNTI0NDpyZWNyZURyYVlOOjFmM2EzMGJmMmViNTc4ZmJkMGMzYmNmZWI4MzQ4NGE2OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

皇子：LLM经典论文速读版，看完感觉自己通透了

对于渴望深入理解AI的爱好者和研究者来说，阅读经典论文不仅是获取知识的途径，更能让我们产生新的思维方式。历史文章分享过一次《Attention is All You Need》论文的精读，我也不是算法和机器学习的从业者，有很多不解，但是不影响我在后面学习大语言模型（LLM）相关技术时提供了理论基础。《Attention is All You Need》这篇论文堪称经典一点不为过，早期的GPT、BERT、T5大语言模型都是在此论文提供的Transformers框架上进行后续的模型设计和优化的。所以今天，为大家推荐31篇LLM的经典论文之作速读版，看完感觉自己通透了，包含：大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等。在此之前，先分享一个想看中文翻译版原文的高效办法：为了方便中文阅读：安装浏览器插件“沉浸式翻译（https://immersivetranslate.com）”，支持多种浏览器，多个翻译服务。PDF翻译后样式不方便阅读，调整为HTM版本：将arxiv PDF论文原地址域名中的x更换成5即变成可访问的HTML版本链接，然后就可以愉快的使用“沉浸式翻译”进行原文阅读了。论文中看不懂的公式/概念，对于不是搞算法的可以不用专研，毕竟没有算法功底和更详细的上下文有些很难读懂，google或者AI一下知道是干嘛的就够了（个人阅读习惯，大佬跳过～）。31篇LLM的经典论文速读版清单[节选来源：劉智皓](https://tomohiroliu22.medium.com/66%E5%80%8B%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AA%9E%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8Bllm%E7%B6%93%E5%85%B8%E8%AB%96%E6%96%87-0fcdab74e822)|