作者｜武静静
编辑｜苏建勋
提起写论文，很多人都感到 " 头秃 "，但凡你写过，就知道这个过程有多痛苦，就像一场漫长的马拉松，不管你看过多少别人的通关攻略，只要你踏上马拉松的第一步——看文献，就能让你焦虑到薅光自己的头发。
眼下，一款叫 txyz 的 ai 产品在学术圈风靡，帮很多 " 论文熬夜党 " 保住了自己的头发。
如果以前，你读一篇文献要一天，甚至精读一篇要花一周的话，txyz 会颠覆你的三观。因为，用它，只需要一个小时，你就可以精读完一篇专业难度很高的论文。
2024 年 1 月上线之后，txyz 被各类博主、专家在社交媒体上安利，短短 3 个月时间，已经有 30 万人和几十家企业使用 txyz。
这次，智能涌现上手体验了这款产品，看看大家都是怎么用它让写作效率起飞的。
如果你是 ChatGPT 的用户，在插件商店中就可调用 txyz.ai 的插件，你也可以直接打开官网使用 https://www.txyz.ai/。
txyz 官网首页
查论文是 txyz 的基本操作，甚至你不用像以前一样，输入长长的论文标题，只要提供一个论文的 ID 序号，txyz 就能快速帮你找到这篇论文。
不记得 ID 也没关系，只需要输入你记得的论文的关键词，txyz 就能快速把论文送到你眼前。
举个例子，我想查一下苹果团队前段时间发的大模型论文，但实在想不起来标题，只记得那个大模型叫 "mm1"，直接输入 "mm1 论文 "，txyz 就帮我直接找到了这篇论文。
惊不惊喜，这对于很多健忘党可是个大大的福音！
txyz 查询界面
现在，因为 txyz 接入了全球免费的学术开放平台 arxiv，所以不管你是科研党，还是学生党，不论你是学医的，还是学物理、计算机的，txyz 都随叫随到，且绝对专业。
如果是 arxiv 上没有的论文，你可以将自己下载好的论文，直接上传给 txyz。
找到论文还只是第一步，更惊喜的是，txyz 可以当你的" 读论文导师 "。
你只需要点击一下每篇论文下面的 chat 按钮，就可以通过对话框，提任何关于这篇论文的问题，txyz 也会知无不言，言无不尽。
如果你是个小白，可以先让 txyz 帮你总结一下这篇论文讲了什么。
txyz 就这篇论文生成的摘要
如果你是个专业人士，不需要去读 100 多页的全文，直接让 txyz 帮你，不管是专业名词、晦涩的公式，还是研究方法的拆解和评价，txyz 都可以轻松帮你找到答案。
比如我想了解一下这篇论文有哪些局限，输入 " 我应该注意这项研究的哪些局限性 "，txyz 就生成了下面的答复。
txyz 根据问题给出的答复
针对那些晦涩难懂的概念，你也可以直接让 txyz 帮你详细解释一下。比如，输入 " 图像编码器如何将视觉信息转换为数据 "，系统会生成以下回答。
txyz 根据问题给出答复，并可以通过索引对应到论文原文
更贴心的是，因为 txyz 对论文各种信息都进行了结构化处理。所以，你可以看到，每个答复中，txyz 会标注出答案的来源，通过标签，你可以直接跳到涉及该问题的段落，详细看看原文是怎么说的，这可比要去反复核实信息的搜索引擎给的答案靠谱多了。
对于主攻某一专业领域的科研党，txyz 也可以被当作自己的个人图书馆。每天，它会自动帮你推荐你感兴趣的领域的最新前沿文章，你也可以在 txyz 把自己的研究想法分门别类的管理。
长期下去，你就拥有了一个可以持续更新迭代的私人资料库。再写论文，就不用到硬盘里翻箱倒柜的扒历史资料了。
txyz 的个性化日报和图书馆功能
如今，很多科研党已经开始依赖这款工具了。txyz 的创始人严伯钧透露，txyz 的用户画像中，医学和生物领域的用户占比最高，其次是计算机领域和物理领域，以及包括教师在内的知识工作者。
目前，txyz 在的个人用户与日俱增，3 月份，个人用户同比增长了 100%，日活用户超 1 万，月活用户超 15 万，而这些增长全都来自用户自发推荐，并未做任何运营动作。很多企业也在用 txyz 的 API 构建自己的知识库和域内检索等功能。
" 专业 " 俨然已经成了 txyz 的标签。严伯钧告诉 36 氪：" 与其他产品相比，我们在知识的深度和质量上有着明显的优势。尤其在涉及到医学、物理等更加专业的领域时，我们的产品表现会更加出色。"
读论文只是第一步，接下来，txyz 也还在酝酿更多产品惊喜。
目前，公司正在从基础的聊天对话出发，打造可以帮助用户高效管理知识工作的 Agent 平台—— SOAN。
SOAN 产品 demo 页面
SOAN 还在产品打磨的阶段，尚未正式推出。txyz 团队对这个产品的构思是，不仅可以读论文，甚至可以帮你直接实操。
在读完论文后，你想自己根据论文中的方法实操，直接向 SOAN 提出任务，比如，输入 " 帮我创建一个搜索的程序 "。经过几次自然语言对话后，SOAN 就可以帮忙构建新的搜索功能。这个过程中，你只需要把核心的步骤教给 SOAN 即可，具体的代码写作和运行 AI 都可以自主完成。
SOAN 会成为一个 All in one 的开放平台，集合工具、Agent、社区等，构建了一个 " 从学到做 " 的完整的链路。
严伯钧更喜欢把 SOAN 比喻成一个 App store，" 就像在 App store 发布新的 App 一样，SOAN 会成为一个开放的 Agent 平台，用户可以在这个平台上根据自己的需求，指导 AI，更快更好的打造自己的产品和功能。"
同时，App store 也会随时用户的经验迭代，" 用户自己打造的这些功能开放给社区之后，也会成为平台的一部分，为平台和开发者带来价值。"
不论是目前的学术利器 txyz，还是即将面世的 SOAN，都来源于这支团队对于 AGI 的思考，" 我们思考的第一个问题是：距离 AGI 我们还缺少什么。"
" 我们得出的结论是，应该赋予 AI 被教育的能力。" 严伯钧告诉 36 氪。
严伯钧认为，AI 应该用和人类一样的逻辑和方式吸收知识，才能实现真正的 AGI，但放眼望去，传统的大模型能力的提升，主要依赖大量的优质数据进行训练。
人类学习智能的方式并不仅仅通过训练，" 如果要学习微积分，一个老师只需要几堂课就能讲解清楚，而不需要大量的数据去训练。但如果要让大模型学会微积分，按照现有的训练方法，即使数据再多，也可能无法达到预期的效果。"
SOAN 希望通过人和 AI 的交互，让知识彼此传递。作为一位拥有上百万粉丝的科普博主，严伯钧自己也亲自上手做了测试，微调一个和他一样写科普文章的语言模型，"传统的方法，需要 100 万字的数据，借助 SOAN，只需要十分钟，它就能模仿，写完一篇科普稿件。"
时间周期被大大缩短的同时，他们还把成本降了下来。
目前，txyz 通过自研算法，能够把十几万个问题的成本控制在 100 多美元之内。而很多应用，这种体量的调用每日成本是 txyz 的十倍乃至几十倍。
" 成本控制的关键在自研算法上，如果，纯粹地调用大模型 API 接口，不进行专门的技术训练，AI 应用的成本将完全取决于大模型的成本，很难减低。" 严伯钧说。
这也是 txyz 的护城河，严伯钧认为，" 工具会随着大模型能力升级所替代，但集合了用户方法论和经验的平台优势会随着时间的积累越来越深厚。"
在他看来，接下来，这也是不同应用之间拉开差距的地方，随着算力成本和开源技术的逐步发展，未来大模型的应用成本会逐步走低，最终考验不同应用产品的关键在于自身的技术组合和产品战略。
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