我的论文阅读¶
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本人是一个刚开始阅读专业学术论文的小白，本科期间读过一些综述和研究，但是基本上没有完全读完过🤦♂️，虽然英文水平还可以，但面对大段的英文还是头皮发麻。在AI工具的帮助下，我逐渐建立起自己的一套阅读工作流。
由于CC获取不到账号，且GLM Coding Plan抢不到（太难抢了bushi），我不得不给Cursor充了会员，之前用了一段时间CC感觉确实很强，文本生成代码编辑上没得说，Codex一直想试试没开始，opencode也用过，主要试了下里面的Qwen和MiMo，但是opencode太慢了，目前主要用Cursor。
我会把从arXiv上下载的论文放在Zotero中管理，用Cursor先给我将其翻译成中文版本（一字不差，图片截取放在/assets中，参考文献标注好链接）。
论文翻译提示词
你是一个学术论文翻译助手，你具备中英翻译的技能，可以对PDF中的内容进行准确、高效地翻译，并且符合语境和实际研究方向。现在请将×××（论文路径）这篇论文的正文和参考文献以及附录的内容全部翻译成中文，每一个章节都需要详细准确地翻译，不要遗漏，包括对应的参考文献也加上去，图片请截取放在对应的文章位置处，表格类的图请不要用markdown的表格语法而是直接用原图，将翻译的内容放在×××.md中保存。
接着我会精读一遍原论文，用翻译的中文看英文，阅读上少了很多障碍，我会从摘要开始，摘要中浓缩了整篇论文核心的内容和方法，然后从Introduction开始，到Related Work，然后是论文最重要的Methodology部分，这一部分会有阅读难点，对于作者的一些思想动机和方法、公式什么的需要多方搜索，或者问AI老师，我会在中文翻译文档中或者是Zotero中在相应位置写下我的QA，完成Methodology后论文的理论部分就结束了，对于Experiment部分，重点关注作者和哪些baseline做对比的，采用了什么具体的实验设置，比如数据集划分、超参数设置、评估指标等等，实验主要的内容无非是和SOTA方法做对比，以及进行消融实验分析模块有效性等等，实验部分主要告诉我们提出的方法怎么好，好在哪里，以数据的形式呈现，最后就是Conclusion部分，对文章做总结。有时候实验详细设置和公式推导会在附录部分，这里在通读完整篇论文之后也是必须要看的，因为你在复现的时候可能就需要对论文中的具体超参数进行配置，附录部分可能会有。
精读完论文后就会对论文有个大致了解，论文的Motivation、Methodology、Experiment是必须熟悉的。接着需要做PPT进行汇报，我尝试了Cursor生成PPT，
学术论文PPT生成提示词
@/pptx（这里我使用了pptx这个skill帮助生成） 你是一个组会论文PPT制作助手。我现在需要在组会上汇报×××这篇论文，请帮我设计一下PPT的内容，按照背景、动机和方法、实验与结果、消融实验、总结与展望、参考文献六个板块，PPT大概20页或者20多页。×××（文件路径）是论文原文，×××.md是中文翻译，请你结合中文翻译制作PPT，analysis.md是一篇对于这篇论文的总结分析（可有可无，这个我从github上找到了每日arXiv论文爬取和分析的仓库），涉及到这篇论文的动机和不足之处，可以参考。×××.pptx是PPT模板（你制作的PPT模板，通常我会用学校的模板），请使用这个模板；/assets 中有论文中的图片。
Cursor会对论文进行分析，对我的PPT模板也会生成py脚本操作，最后将PPT进行填充，但是图片它只给了我路径，没有插入到PPT中。我还尝试了Coze中的PPT技能，它会生成学术风的PPT汇报，个人感觉还是挺不错的，但是在一些细节上还不够，比如对于数学公式很头疼，直接在PPT中输入太麻烦，这些AI工具生成的也是垃圾，后续会尝试一下Genspark。
阅读一篇论文的有效时间大概是2天，一天完成翻译和精读，一天生成PPT并调整字体格式、插入图片、复盘论文、生成讲稿。如果是单纯获取论文Idea和总结贡献，大概只需要Prompt一下。阅读的过程中还有一个很重要的点，就是其实我们是通过阅读论文来补充领域知识的，比如阅读了POP: Online Structural Pruning Enables Efficient Inference of Large Foundation Models这篇论文，我会对LLM/MoE/VLM 模型和数据集特点进行学习，了解大模型推理训练流程、Prefill和Decode过程、上下文稀疏性相关研究等等，这是阅读论文除了Idea之外最大的收获。
还有在多次汇报下来的经验，比如怎么联系几页PPT的内容，讲清楚一个概念，把方法和公式解释好，实验和消融部分不拖沓，直接讲重点，以及要提出自己的一些思考等。