作者｜武靜靜
編輯｜蘇建勳
提起寫論文，很多人都感到 " 頭秃 "，但凡你寫過，就知道這個過程有多痛苦，就像一場漫長的馬拉松，不管你看過多少别人的通關攻略，隻要你踏上馬拉松的第一步——看文獻，就能讓你焦慮到薅光自己的頭發。
眼下，一款叫 txyz 的 ai 産品在學術圈風靡，幫很多 " 論文熬夜黨 " 保住了自己的頭發。
如果以前，你讀一篇文獻要一天，甚至精讀一篇要花一周的話，txyz 會颠覆你的三觀。因爲，用它，隻需要一個小時，你就可以精讀完一篇專業難度很高的論文。
2024 年 1 月上線之後，txyz 被各類博主、專家在社交媒體上安利，短短 3 個月時間，已經有 30 萬人和幾十家企業使用 txyz。
這次，智能湧現上手體驗了這款産品，看看大家都是怎麽用它讓寫作效率起飛的。
如果你是 ChatGPT 的用戶，在插件商店中就可調用 txyz.ai 的插件，你也可以直接打開官網使用 https://www.txyz.ai/。
txyz 官網首頁
查論文是 txyz 的基本操作，甚至你不用像以前一樣，輸入長長的論文标題，隻要提供一個論文的 ID 序号，txyz 就能快速幫你找到這篇論文。
不記得 ID 也沒關系，隻需要輸入你記得的論文的關鍵詞，txyz 就能快速把論文送到你眼前。
舉個例子，我想查一下蘋果團隊前段時間發的大模型論文，但實在想不起來标題，隻記得那個大模型叫 "mm1"，直接輸入 "mm1 論文 "，txyz 就幫我直接找到了這篇論文。
驚不驚喜，這對于很多健忘黨可是個大大的福音！
txyz 查詢界面
現在，因爲 txyz 接入了全球免費的學術開放平台 arxiv，所以不管你是科研黨，還是學生黨，不論你是學醫的，還是學物理、計算機的，txyz 都随叫随到，且絕對專業。
如果是 arxiv 上沒有的論文，你可以将自己下載好的論文，直接上傳給 txyz。
找到論文還隻是第一步，更驚喜的是，txyz 可以當你的" 讀論文導師 "。
你隻需要點擊一下每篇論文下面的 chat 按鈕，就可以通過對話框，提任何關于這篇論文的問題，txyz 也會知無不言，言無不盡。
如果你是個小白，可以先讓 txyz 幫你總結一下這篇論文講了什麽。
txyz 就這篇論文生成的摘要
如果你是個專業人士，不需要去讀 100 多頁的全文，直接讓 txyz 幫你，不管是專業名詞、晦澀的公式，還是研究方法的拆解和評價，txyz 都可以輕松幫你找到答案。
比如我想了解一下這篇論文有哪些局限，輸入 " 我應該注意這項研究的哪些局限性 "，txyz 就生成了下面的答複。
txyz 根據問題給出的答複
針對那些晦澀難懂的概念，你也可以直接讓 txyz 幫你詳細解釋一下。比如，輸入 " 圖像編碼器如何将視覺信息轉換爲數據 "，系統會生成以下回答。
txyz 根據問題給出答複，并可以通過索引對應到論文原文
更貼心的是，因爲 txyz 對論文各種信息都進行了結構化處理。所以，你可以看到，每個答複中，txyz 會标注出答案的來源，通過标簽，你可以直接跳到涉及該問題的段落，詳細看看原文是怎麽說的，這可比要去反複核實信息的搜索引擎給的答案靠譜多了。
對于主攻某一專業領域的科研黨，txyz 也可以被當作自己的個人圖書館。每天，它會自動幫你推薦你感興趣的領域的最新前沿文章，你也可以在 txyz 把自己的研究想法分門别類的管理。
長期下去，你就擁有了一個可以持續更新叠代的私人資料庫。再寫論文，就不用到硬盤裏翻箱倒櫃的扒曆史資料了。
txyz 的個性化日報和圖書館功能
如今，很多科研黨已經開始依賴這款工具了。txyz 的創始人嚴伯鈞透露，txyz 的用戶畫像中，醫學和生物領域的用戶占比最高，其次是計算機領域和物理領域，以及包括教師在内的知識工作者。
目前，txyz 在的個人用戶與日俱增，3 月份，個人用戶同比增長了 100%，日活用戶超 1 萬，月活用戶超 15 萬，而這些增長全都來自用戶自發推薦，并未做任何運營動作。很多企業也在用 txyz 的 API 構建自己的知識庫和域内檢索等功能。
" 專業 " 俨然已經成了 txyz 的标簽。嚴伯鈞告訴 36 氪：" 與其他産品相比，我們在知識的深度和質量上有着明顯的優勢。尤其在涉及到醫學、物理等更加專業的領域時，我們的産品表現會更加出色。"
讀論文隻是第一步，接下來，txyz 也還在醞釀更多産品驚喜。
目前，公司正在從基礎的聊天對話出發，打造可以幫助用戶高效管理知識工作的 Agent 平台—— SOAN。
SOAN 産品 demo 頁面
SOAN 還在産品打磨的階段，尚未正式推出。txyz 團隊對這個産品的構思是，不僅可以讀論文，甚至可以幫你直接實操。
在讀完論文後，你想自己根據論文中的方法實操，直接向 SOAN 提出任務，比如，輸入 " 幫我創建一個搜索的程序 "。經過幾次自然語言對話後，SOAN 就可以幫忙構建新的搜索功能。這個過程中，你隻需要把核心的步驟教給 SOAN 即可，具體的代碼寫作和運行 AI 都可以自主完成。
SOAN 會成爲一個 All in one 的開放平台，集合工具、Agent、社區等，構建了一個 " 從學到做 " 的完整的鏈路。
嚴伯鈞更喜歡把 SOAN 比喻成一個 App store，" 就像在 App store 發布新的 App 一樣，SOAN 會成爲一個開放的 Agent 平台，用戶可以在這個平台上根據自己的需求，指導 AI，更快更好的打造自己的産品和功能。"
同時，App store 也會随時用戶的經驗叠代，" 用戶自己打造的這些功能開放給社區之後，也會成爲平台的一部分，爲平台和開發者帶來價值。"
不論是目前的學術利器 txyz，還是即将面世的 SOAN，都來源于這支團隊對于 AGI 的思考，" 我們思考的第一個問題是：距離 AGI 我們還缺少什麽。"
" 我們得出的結論是，應該賦予 AI 被教育的能力。" 嚴伯鈞告訴 36 氪。
嚴伯鈞認爲，AI 應該用和人類一樣的邏輯和方式吸收知識，才能實現真正的 AGI，但放眼望去，傳統的大模型能力的提升，主要依賴大量的優質數據進行訓練。
人類學習智能的方式并不僅僅通過訓練，" 如果要學習微積分，一個老師隻需要幾堂課就能講解清楚，而不需要大量的數據去訓練。但如果要讓大模型學會微積分，按照現有的訓練方法，即使數據再多，也可能無法達到預期的效果。"
SOAN 希望通過人和 AI 的交互，讓知識彼此傳遞。作爲一位擁有上百萬粉絲的科普博主，嚴伯鈞自己也親自上手做了測試，微調一個和他一樣寫科普文章的語言模型，"傳統的方法，需要 100 萬字的數據，借助 SOAN，隻需要十分鍾，它就能模仿，寫完一篇科普稿件。"
時間周期被大大縮短的同時，他們還把成本降了下來。
目前，txyz 通過自研算法，能夠把十幾萬個問題的成本控制在 100 多美元之内。而很多應用，這種體量的調用每日成本是 txyz 的十倍乃至幾十倍。
" 成本控制的關鍵在自研算法上，如果，純粹地調用大模型 API 接口，不進行專門的技術訓練，AI 應用的成本将完全取決于大模型的成本，很難減低。" 嚴伯鈞說。
這也是 txyz 的護城河，嚴伯鈞認爲，" 工具會随着大模型能力升級所替代，但集合了用戶方法論和經驗的平台優勢會随着時間的積累越來越深厚。"
在他看來，接下來，這也是不同應用之間拉開差距的地方，随着算力成本和開源技術的逐步發展，未來大模型的應用成本會逐步走低，最終考驗不同應用産品的關鍵在于自身的技術組合和産品戰略。
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