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大家好， 大型语言模型（LLMs）让我觉得自己可以理解任何事物，但我在尝试仅通过 ChatGPT 或静态 PDF 真正理解机器学习论文时感到沮丧。摘要可以提供帮助，但我仍然需要回到论文中线性阅读，以深入理解内容，而我与 ChatGPT 的长时间对话又让我难以跟踪。因此，我构建了一个界面，旨在支持对论文进行非线性、类似大脑的探索，并配备一个聊天界面的导师，帮助你理解内容。 请访问：proread.ai/llm-papers 知识地图让你能够看到论文中各个观点之间的关系，以及论文在整个领域中的相互联系。你可以从我精心策划的基础 LLM 论文地图开始，或者为你正在阅读的任何论文或论文集构建自己的地图。你还可以将地图作为播客收听。 你有一个基于聊天的导师，类似于 ChatGPT，但你的问题会不断更新知识地图，这样你就不会遗漏任何信息。 地图本身是一个可编辑的笔记本，允许你做笔记、标记已完成的概念、给概念打标签，并在阅读时构建自己的思维模型。你不仅可以阅读摘要，还可以深入到你想要的实际源内容中。 你可以创建自己的空间，放置自己的论文或其他文档（PDF/txt/html/网址），并根据你的研究或学习需求创建个性化的互动地图。 我们的目标是超越线性阅读或静态摘要：创建一个理解动态演变的空间，就像你实际思考的方式，并有一个导师帮助你理清思路。 请访问：proread.ai/llm-papers 我希望从其他研究人员或论文阅读者那里获得反馈——这种非线性、引导式的探索方式是否能帮助你比传统的 PDF 或聊天工具更好地理解困难的主题或论文？有什么缺失或令人困惑的地方？ 谢谢！

你好，建设者、黑客和创业者们。我是一名非技术设计师，正在慢慢学习SaaS和开发领域。我正在利用AI工具每周构建和发布副项目，并在这个过程中学到了很多。 我最近开发的网络应用是一个针对基于订阅的服务和产品的智能定价策略生成器。它还内置了市场调研和竞争对手分析的功能。我使用了Claude和OpenAI作为可用模型，并使用Firecrawl进行定价页面的抓取。这个应用通过填写几个表单来工作，您还可以选择之前生成的数据来辅助三个生成器中的一个。 在技术栈方面，我使用Lovable进行项目设置，使用Claude Code进行调试和创建前端，使用Supabase进行数据库和API密钥存储。 在这个阶段，我非常希望能得到用户反馈，特别是想了解这个工具是否有足够的价值可以作为微型SaaS推出，还是仅仅变成了另一个AI包装工具。任何关于如何改进应用、流程或内容以提高其价值的建议都将不胜感激。 在这个应用的下一阶段，我计划通过与Stripe的集成来增加分析和指标，以作为生成的额外数据。 期待听到您的反馈。提前感谢！