AI工具读论文提效,我的实测与选型 GPT‑5、Gemini、Claude、NotebookLM、Llama.cpp、Cursor、ima 本期和大家分享我用AI工具高效阅读论文的整套方法:从PDF文本与图表,到TEX源码工作流,实测对比多款工具的优劣势,并给出不同场景的选型建议。 快速结论(基于我的实际体验,仅供参考): - 一般长度论文:优先 GPT‑5 thinking;图表多时可先整篇发、再补截图核对细节 - 多模态理解:Gemini 表现稳;Claude视觉能力相对弱一些 - 长文档/多文件:ima(DeepSeek V3.1 thinking)整体优于 NotebookLM(我这次测试) - 隐私/离线:Llama.cpp Web UI + Qwen 3 VL 30B A3B 组合可用性高 - 开发者工作流:Cursor + Composer 读TEX源码,高效定位结构与要点 演示亮点: - 用Meta一篇ASR论文图片做图表解析实测,对比 GPT‑5 / Gemini / Claude - Llama.cpp“每页当图”设置与效果验证 - NotebookLM vs ima 的长文档对比 - Cursor + Composer 从 Arxiv TEX source 到结构/要点/图片解读的完整流程 声明:不同版本/模型更新会影响效果,以上结论为当下个人体验,并非商业推广。 欢迎在评论区分享你的经验与更佳实践(李沐老师的“如何读论文”视频也很值得看)。 时间戳 00:00 开场 & 读论文方法 00:33 快速选型结论 03:06 实测对比:图表解析与纠错 06:06 本地方案实操:Llama.cpp Web UI 09:20 Cursor + Composer 读TEX源码工作流
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