在这个瞬息万变的时代，希望 ChatPaper 能够成为你探索前沿科技的最佳助手。
技术每天都在快速迭代，一觉醒来又有新的事情发生。
有很多昨天还在困扰着的问题，可能在世界上的某个研究团队，在技术探索的征程上往前迈了一步。所以在这场技术创新的征程中，大家每天都在关注最前沿的资讯，密切关注、害怕错过、努力创新。
为了了解最新的资讯，大家往往会在社交媒体上关注一些科技媒体博主，通过他们了解最新的信息。但这些大多为二手信息，可能还会做一定的加工，存在一些信息损耗。但如果是得每天都专门打开 arxiv，一篇篇文章阅读又过于麻烦。
“能不能用 AI 来关注、研究 AI 呢？”
为了实现这个目标，我们做了 ChatPaper 这个工具，让用户像刷微博一样快速浏览最新的前沿 AI 成果，直达一手信息，紧跟时代发展的脉搏。
🎯 个性化推荐：支持设置兴趣点，精准推送相关论文
ChatPaper 支持用户根据自己的研究方向和兴趣点进行个性化设置。
兴趣点的设置方式多样，用户可以选择描述自己的研究方向、聚焦技术细节、关注特定应用场景、描述研究目标或是通过明确具体的研究问题等角度来设置兴趣点。
系统会根据用户设置好的研究兴趣，每天从 arXiv 中自动筛选并推送最新的相关主题论文，确保用户不错过任何重要的研究动态。
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省时省力：再也不用手动浏览海量论文，ChatPaper 帮你自动筛选。
精准匹配：推送内容与研究兴趣高度相关，给你自动推荐感兴趣的内容。
例如，算法研究员小A根据自己的研究方向，在「arXiv论文」这个板块中设置了一个兴趣点："Ways to improve LLMs by increasing inference time computation, like Chain of Thought."
在12月10日，ChatPaper自动为他推荐了一篇来自arXiv的最新论文《Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space》，小A阅读后受到启发：“将链式思维的中间推理过程，从原先基于离散Token的方式，转变为使用上一步骤的隐藏向量作为下一步的嵌入输入，实现从离散到连续的转变，是一个非常有趣的研究方向。未来可能降低对链式思维标注数据的依赖。”
尽管这篇论文的内容也被一些媒体转载推荐，但由于ChatPaper的每日更新和自动筛选功能，小A比他人更早获取了这项前沿研究。借助ChatPaper的兴趣点功能，他能够快人一步地挖掘创新动态，紧跟领域最新进展。
🔍 自由浏览：及时获取 arXiv 上的最新成果
如果你还是怕漏了什么研究新动态，想速刷每天 arXiv 上的所有文章，ChatPaper 中也支持用户了解 AI、ML、CV、NLP 等领域的近几天的所有文章。
我们将论文的题目、摘要翻译成中文，你可以快速浏览，从此刷论文像刷微博一样轻松。并且为了保持时效性和控制信息量，目前只可以在列表中看到近三天的文章，记得及时去看：）
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实时更新：紧跟 arXiv 每日动态，掌握领域最新进展。
快速筛选：通过分类，轻松找到与你研究方向相关的内容。
📚 一站式浏览顶会论文：轻松把握学术前沿
除了来自 arXiv 中的论文，ChatPaper 还为你整理了各大顶级学术会议的论文资源，目前已经涵盖 NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ACL 等会议。你可以在ChatPaper 上直接浏览这些会议的最新论文，快速了解学术前沿。
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集中化资源：无需逐个查找会议官网，ChatPaper 一站式呈现。
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同时，在「会议论文集」这个板块中也支持用户设置兴趣点来自动筛选相关主题的论文。
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例如，算法研究员小B结合自己的研究兴趣，在NeurIPS2024中设置了一个兴趣点“Delving into the attention mechanism of large language models, which has enhanced people's comprehension of attention.”
在多达4000篇的论文，他迅速找到了与自己研究方向高度相关的一篇论文：：《SnapKV: LLM Knows What You Are Looking for before Generation》，这篇文章的目标是压缩KV Cache，减少长上下文推理的显存开销；采用的方法是发现input prompt最后一些tokens对前文的attention分布与generation 阶段高度重合，由此启发，在生成之前，在prompt最后取一个窗口，只对这些窗口token最关注的tokens保留KV Cache。这与小B目前的研究想法非常接近，具有很高的参考价值。
虽然一些自媒体账号也会推荐有价值的文章，但未必符合他的研究兴趣。而ChatPaper能够针对特定的顶级会议论文集设置兴趣点进行筛选，更方便地找到自己感兴趣、对自己有价值的前沿研究成果。
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论文试图解决什么问题（Core Points）？
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