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大家好， 大型语言模型（LLM）让我感觉自己似乎无所不能，但我一直很沮丧，试图仅仅使用ChatGPT或静态PDF来真正理解机器学习论文。摘要有所帮助，但随后我不得不返回论文并线性阅读以深入理解它，而且我还有冗长的ChatGPT对话，我根本无法追踪。因此，我构建了一个界面，旨在支持对论文的非线性、类似大脑的探索——并与聊天界面中的导师配对，指导您的理解。 请在以下网址试用：proread.ai/llm-papers 知识图谱让您了解论文中的想法如何相互关联，以及论文如何在整个领域中相互联系。从我精心策划的基础LLM论文地图开始，或者为您正在阅读的任何论文/论文集构建您自己的地图。您还可以将地图作为播客收听。 您拥有与ChatGPT一样的基于聊天的导师，但您的问题会不断更新知识图谱，因此您不会丢失任何内容。 地图本身是一个可编辑的笔记本，允许您做笔记、将概念标记为已完成、标记概念，并在阅读时构建您自己的思维模型。您不仅可以阅读摘要，还可以在您想要的地方深入到阅读器中的实际源内容。 您可以使用自己的论文或其他文档（PDF/txt/html/URL）创建自己的空间，并创建个性化的交互式地图，以满足您的研究或学习需求。 目标是超越线性阅读或静态摘要：创建一个空间，让理解动态演变，就像您实际思考的方式一样，并有一个导师帮助您理解这一切。 请在以下网址试用：proread.ai/llm-papers 我正在寻找其他研究人员或论文阅读者的反馈——这种非线性、引导式的探索是否能帮助您比传统的PDF或聊天工具更好地理解难题/论文？缺少什么或令人困惑的地方是什么？ 谢谢！

各位开发者、黑客和创业者，大家好。我是一名非技术出身的设计师，正在慢慢学习SaaS和开发世界。我正在利用AI工具每周构建和发布副业项目，并且在这个过程中学到了很多东西。 我最近的Web应用程序是一个针对订阅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品分析生成功能。我同时使用了Claude和OpenAI的模型，并使用Firecrawl进行定价页面抓取。该应用程序的工作原理是填写几个表单，您还可以在其中选择先前生成的数据来辅助三个生成器之一。 在技术栈方面，我使用Lovable进行项目设置，Claude Code用于调试和创建前端，以及Supabase用于数据库和API密钥存储。 在这个阶段，我希望得到用户的反馈，特别是想知道这个工具是否具有足够的价值可以作为微型SaaS推出，或者它是否仅仅是一个AI包装器。非常欢迎您提出关于如何改进应用程序、流程或内容的建议，以使其更有价值。 对于这个应用程序的后续阶段，我计划从Stripe集成中获取分析和指标，作为生成器的附加数据。 期待听到您的反馈。 提前感谢。