本机运行 · 无需上传 · 无需注册 Windows 桌面版 · 免费

读懂一篇论文, 不必把它交出去。

把一篇英文论文读成你能直接用的东西:结论先摆出来,译文逐段跟上,每个答案都带着页码。它装在你自己的电脑里——不注册、不上传、没有按量计费。

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Academic Paper Copilot · 桌面应用 · 双语阅读 本机运行
应用实拍:左侧目录、中间 arXiv 论文原文、右侧 Copilot 问答栏同屏
Fig.00 · 同一篇论文,同一个运行中的应用 打开、缓存、切换、恢复会话 · 全程无需联网

现场演示 · 三步

三个动作,
就是它全部的用法。

往下滚动,它会按应用里的节奏重演一遍:译文一段一段地上屏,答案指回原段,公式被重新排出来——不是视频,是页面上真实发生的交互。

演示是应用真实交互的复现;样例论文为 arXiv 公开论文。滚动或点选左侧步骤。

Academic Paper Copilot · 本机 中文优先
01 · 逐段翻译

一句原文,一句译文,并排

批次 1 / 9 9 / 101 段

§3.1 · 残差学习

我们显式地把这些层重新表述为学习相对于层输入的残差函数,而不是学习没有参照的函数。

We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs.

与其期望每个堆叠层直接拟合目标映射,不如让它拟合一个残差映射。

Instead of hoping each few stacked layers directly fit a desired underlying mapping, we let them fit a residual mapping.

术语表 · 58 残差函数 residual function

读完一段就写入磁盘;中途关掉,回来从剩下的段落继续。

02 · 引用问答

答案带着段落编号

范围 · 选中内容

我们显式地把这些层重新表述为学习相对于层输入的残差函数,而不是学习没有参照的函数。

你问 · 关于选中内容

为什么用残差映射,而不是直接拟合?

优化残差映射比优化原始映射更容易:把 F(x) + x 的残差压到 0,比让一堆非线性层直接拟合恒等映射要简单。

§3.1 · 第 3 页 引用 1 / 1

证据不足时,它说不确定,而不是编一个顺口的答案。

03 · 公式重排

公式不是截图,是能复制的排版

离线渲染
PDF 位图 · 字形提取

字形还在,坐标系没了:下标被拍平成一行文本。

重建 LaTeX · 本机排版
斜体变量 下标保留 可复制 · 可对照原图

解析失败的公式保留论文原图,不给你一个看起来合理的猜测。

产品能力 · 六件事

围绕原文,
而不是取代原文。

论文本身一直在你眼前——是原文,不是重排后的副本。其余的一切都建立在这之上:目录、笔记、问答、译文与公式。点左侧任意一条,右侧会重演它对应的那段行为。

01 / 06

先给你一张地图

标题、摘要原文、页数与章节数,外加一个“从哪读起”的建议。每一条都能链回它来自的那一页,不必先读完整篇才知道该读什么。

摘要 · Abstractp.1
§1 引言p.1
§2 相关工作p.2
§3 深度残差学习p.3
§4 实验p.6
从哪读起§3.1 · 残差函数
02 / 06

答案落回它来自的那一段

从检索到的段落里回答,并标出它用了哪几段;证据不足就说不确定。选中一段可以直接问“关于选中内容”,不用复制粘贴。

我们显式地把这些层重新表述为学习相对于层输入的残差函数,而不是学习没有参照的函数。

你问 · 关于选中内容

为什么用残差映射,而不是直接拟合?

§3.1 · 第 3 页

优化残差映射比优化原始映射更容易:把 F(x) + x 的残差压到 0,比让一堆非线性层直接拟合恒等映射要简单。

03 / 06

一段一段地上屏

译文逐段到达,任意一段可以单独重译。每篇论文有自己的术语表,改一个词只重译受影响的段落——术语在全文里始终一致。

批次 3 / 9已译 41 / 101 段
We explicitly reformulate the layers as learning residual functions.我们显式地把这些层重新表述为学习残差函数。
Instead of hoping each few stacked layers directly fit a desired mapping…与其期望每个堆叠层直接拟合目标映射……
术语表residual function残差函数
04 / 06

把图里的公式重新排出来

显示公式在 PDF 里只是一张图。应用从字形与上下文重建 LaTeX,在本机排版成可选中、可复制、可对照原图的公式。

PDF 位图
LaTeX 重建
可复制可对照原图
05 / 06

笔记钉在内容上

笔记锚定在内容上,不挂在数据库行上:重新提取、重新导入、重启之后都还在。目录跟着你的阅读位置走。

换句话说:把 F(x)+x 的残差压到 0,比让一堆非线性层直接拟合恒等映射要简单。

笔记锚点 · §3.1 第 2 段
重新提取 · 重新导入 · 重启 —— 仍在原位
06 / 06

文档走到边界就停下

没有账号系统,没有云同步,没有遥测。断网也能读完已经打开过的论文与译文;需要联网时,只有你自己配置的模型服务,且只收到你选中的段落。

本机边界
0次文档上传0个账号要填离线可读

四条零承诺

先把你会担心的事,
一条条写成规则。

读论文的阻力往往不是“读不懂”,而是不敢把未发表的手稿、审稿材料、内部报告放进别人的服务器。这四条是产品约束,不是宣传语。

0

次文档上传:解析、排版、笔记全在本机完成。

0

个账号要填:打开就是全部功能,没有试用墙。

0

元订阅费:一次下载长期可用,重读不再计费。

离线可读

断网也能读完已经打开过的论文与译文。

唯一的例外由你控制:当你主动提问时,应用只会把选中的段落发给你自己配置的模型服务。

应用实拍 · 同一篇论文

它在应用里长这样。

截图取自同一个运行中的应用与同一篇公开论文,界面为中文优先的默认状态——不是效果图。

应用实拍:论文原文、目录与 Copilot 问答三栏同屏
Fig.01

三栏同屏 · 原文不动,问答在右侧展开,答案回链原段

应用实拍:逐段翻译,9 个批次覆盖 101 个段落
Fig.02

逐段翻译 · 101 个段落分 9 个批次上屏

应用实拍:目录跟随阅读位置
Fig.03

目录跟随阅读位置 · 章节、页与笔记同一条轴

区别 · 五条

它和“把 PDF 丢进聊天框”,
不是一回事。

聊天框擅长回答一个问题;读论文是连续几个小时来回对照的活。差别不在模型,而在结果被放在了哪里。选一个关键词,看看同一件事在两边的下场。

把 PDF 丢进聊天框会话
第 3 页那段“残差映射”,具体在说什么?
大概在第 3 页,具体哪一段我记不清了。
它对应原文的哪一段?
会话关闭记录不留
能回链的段落无
Academic Paper Copilot本机 · 常驻

我们显式地把这些层重新表述为学习相对于层输入的残差函数,而不是学习没有参照的函数。§3.1 · p.3

与其期望每个堆叠层直接拟合目标映射,不如让它拟合一个残差映射。笔记

译文 · 笔记 · 出处——钉在同一段上,关掉应用也还在。

能回链的段落全部
聊天框

拿到一段聊天记录,关掉就散了。

本产品

原文始终在左边,译文、笔记与出处钉在同一段上。

开始使用

下一篇论文,读成你自己的。

下载即用,不注册、不订阅。论文、译文与笔记都留在你这台电脑上——读完一篇,它才真正属于你。

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