近期在社交平台X上，一个有趣的讨论引发了广泛关注：由于研究论文数量持续激增，人们越来越难以跟上最新的研究进展。这已成为一个普遍共识——在人工智能领域，想要全面跟进所有正在发生的研究几乎是不可能的任务。而一旦无法跟进，就意味着会错失大量重要信息。这场讨论的核心议题在于：如果人类难以读完所有论文，那么论文究竟是为谁而写？如果最终阅读论文的是大型语言模型（LLM），那么理想的论文格式又应该是什么样？
这个话题引发了深入思考，并让人联想到2021年撰写的一篇关于高效阅读研究论文的工具与方法的文章。那还是ChatGPT出现之前的时代，如今对比来看，论文阅读的方式已经发生了巨大变化。
因此，本文将分享当前阅读研究论文的方法，包括传统手动方式和借助AI辅助的方式。希望这些思路和工具能为那些同样被信息洪流所困扰的读者提供参考，帮助构建适合自己的高效阅读流程。虽然无法给出LLM时代理想论文格式的最终答案，但至少可以分享一些经过实践验证的有效策略。
传统手动方式——三遍阅读法
曾几何时，所有阅读都是手动完成的，人们要么打印出论文阅读，要么通过电子阅读器进行。在那个时期，S. Keshav提出的三遍阅读法广为人知。这是一种将阅读过程分解为三个步骤的简洁而优雅的方法。
三遍阅读法总结 | 作者供图
如上图所示，三遍阅读法允许读者根据自身目的和时间，控制阅读的深度。以下是每一遍的具体内容：
- 第一遍：快速概览。 快速扫描论文以理解其核心思想，并判断其相关性。目标是读完能回答5C问题：论文的类别、主要贡献、假设是否正确、写作清晰度以及工作的背景。此过程不应超过5-10分钟。
- 第二遍：深入理解。 此阶段可能需要长达一小时，进行更深入的阅读。可以做笔记和评论，但暂时跳过数学证明部分。重点应放在图表上，尝试理解观点之间的逻辑联系。
- 第三遍：批判性精读。 此时已确认论文的相关性，此阶段需仔细阅读。读者应能追溯完整的论证链条，理解每个步骤，并在脑海中复现整个工作。同时，这也是质疑假设、检验观点是否成立的关键阶段。
时至今日，三遍阅读法依然是一个极佳的起点。这种方法不仅适用于研究论文，对于长篇技术博客和文章也同样有效。
聊天机器人摘要方式——基础应用
使用三遍阅读法提示词让LLM总结论文 | 作者供图
如今，将论文丢给LLM驱动的聊天机器人并快速获取摘要已变得轻而易举。这本身并无不妥，但多数AI生成的摘要过于简略，有时会扁平化论文的复杂思想。
不过，一些精心设计的提示词比简单的“总结这篇论文”指令效果更好。例如，可以要求LLM按照上文讨论的三遍阅读法风格输出摘要，这样能得到质量高得多的结果。
请以三遍阅读法的风格分析这篇论文。
第一遍：快速浏览，了解论文大致内容。
第二遍：核心思想及其重要性。
第三遍：需要关注的深层细节。
另一种行之有效的提示词是简单的问题-思路-证据风格：
请告诉我：
• 论文试图解决什么问题
• 使用的主要思路是什么
• 如何支持其论点
• 结果意味着什么
如果想了解论文与过往工作的对比，可以这样提问：
请给出论文的核心思想，并指出其局限性或需要注意的地方。
如果首次回答不够深入，可以继续对话以获取更多细节。但核心问题依然存在：需要在不同标签页之间切换，一边查看原文，一边对照AI的解释，两者处于分离状态。这种频繁的来回切换造成了阅读摩擦。必然存在一种更好的方式，能将原文和AI辅助置于同一界面，这便引出了下一部分。
专业工具方式——用户体验至关重要
于是，探索那些既提供LLM辅助，又拥有更优用户界面和更流畅阅读体验的工具成为必然。以下是三款经过个人实践检验的工具。这并非详尽列表，仅是那些在保留核心阅读体验的同时表现良好的选择。同时将指出每款工具最受青睐的功能。
1. alphaXiv
AlphaXiv是一款长期使用的工具，因其平台内建了许多实用功能。可以通过其信息流访问论文，或者将任何arXiv链接中的arxiv替换为alphaxiv即可。它提供了一个简洁的界面，以及一系列直接覆盖在论文上方的AI辅助工具。除了熟悉的聊天窗口，还可以高亮论文的任何部分并就地提问。通过@功能，还能从其他论文中引入上下文。如需深入探究，它还会展示相关论文、GitHub代码、他人如何引用该工作以及该主题的相关文献笔记。此外，还具备AI音频讲座功能，尽管使用频率不高。
alphaXiv界面展示各类可用工具 | 作者供图
最受欢迎的功能是博客风格模式。它能提供一个简洁、易读的论文版本，帮助判断是否需要进行深度精读。该模式保留了图表和结构，几乎就像将一篇论文转化成了一篇博客文章。
由alphaXiv生成的论文博客版本 | 作者供图
- 使用方式：将任何arXiv链接中的arxiv替换为alphaxiv，或直接访问其网站alphaxiv.org。
2. Papiers
如何发现新论文？通常是通过少数几份新闻通讯，但更多时候是来自一些知名的X账号。然而，问题在于此类账号众多，导致信息噪音巨大，有效信号愈发难以捕捉。Papiers将关于某篇论文的讨论以及其他相关论文聚合到一处，使论文发现成为阅读流程本身的一部分。
Papiers是一款相对较新的工具，但已具备一些出色功能。例如，除了获取论文的相关讨论，还能获得维基风格的视图，提供技术和通俗两种格式，读者可根据自身对主题的熟悉程度选择。此外，谱系视图展示了论文的“父辈”和“子辈”工作，从而了解该工作的渊源及其后续影响。还有一个思维导图功能也相当精巧。
Papiers.ai中并排展示的思维导图、谱系图、维基视图及X信息流 | 作者供图
需要指出的是，该工具对某些论文会返回未找到论文错误，或者部分论文的X信息流缺失。不过，对于知名论文它通常能正常工作。经查证，在一个X讨论串中发现，论文目前是按需索引的，这或许解释了上述现象。作为一款新工具，其提供的功能令人印象深刻，相信这部分体验会随时间改善。
- 使用方式：将任何arXiv链接中的arxiv替换为papiers，或直接访问其网站papiers。
3. Lumi
Lumi是谷歌People + AI Research团队开发的一款开源工具，与其众多作品一样，它拥有惊艳且深思熟虑的用户界面。Lumi会高亮论文的关键部分，并在侧边栏放置简短摘要，使读者在阅读原文时能同步获得AI生成的概要。点击任何参考文献，还能直接跳转到论文中的确切句子。Lumi的突出特点是不仅能解释文本，还可以选择图像并要求Lumi对其进行解释。
目前唯一的局限是，它仅适用于遵循知识共享许可协议的arXiv论文，期待未来能扩展到覆盖所有arXiv论文，甚至允许上传其他论文的PDF文件。
Lumi中可用的解释文本和解释图像选项 | 作者供图
- 使用方式：访问https://lumi.withgoogle.com/，然后将遵循知识共享许可协议的arXiv论文导入界面。
其他值得提及的工具
虽然主要使用上述工具，但也曾接触过其他几款，如果符合你的阅读流程，值得一试。它们虽未成为首选，但各具特色，或许能契合不同的阅读风格。
- OpenRead是阅读论文和进行文献综述的绝佳选择。它拥有一些强大的附加功能，如论文对比、展示关联论文的论文图谱，以及提供论文单页简明摘要的Paper Espresso功能。
在OpenRead界面中阅读论文，并排展示其他可用阅读模式 | 作者截图
需要注意的是，OpenRead是一款付费工具，但也提供免费增值版本。
- SciSpace是一款功能非常全面的工具。除了能与论文对话，还能进行语义文献综述、深入研究、撰写论文甚至为工作创建可视化图表。其套件中提供许多其他功能可供探索。与OpenRead类似，它也是一款付费工具，免费层级提供有限功能。
- HuggingFace的Daily Papers是查看热门论文的绝佳选择。另一个亮点是，可以立即查看HuggingFace上引用某篇论文的模型、数据集和空间（如果存在），并可以直接与作者交流。
HuggingFace Daily Papers显示2025年12月2日论文的截图 | 作者供图
