Раньше, когда мне нужно было поработать с научными статьями, по которым не было нормальных "человеческих" разборов для не очень продвинутых пользователей - я загонял статью в ChatGPT и просил объяснить, что происходит, в чём новизна, как это применить на практике и т.п. Основная проблема при таком подходе была, что нейронка не очень хорошо держала контекст и через какое-то количество вопросов начинала отклоняться от содержания статьи, плюс, сложно было подгрузить дополнительные статьи, на которые были рефференсы в основной, плюс, скачкообразная сложность объяснений. Чат будто забывал, что общается с далёким от науки собеседником и начинал заваливать формулами и сложной терминологией. Позже я открыл для себя NotebookLM, в который можно загрузить сразу несколько источников и уже по ним общаться в чате. Контекст, в данном случае, удерживался лучше, были нужные ссылки на нужные части источников, чтобы ознакомиться с оригиналом, когда возникали сомнения, плюс, разные дополнительные удобные фичи в виде саммаризации, конспекта, презентации и/или даже аудиоподкаста. Но всё равно меня не покидало ощущение, что многие ответы как-будто вокруг, да около, размазанные и обобщённые, а не самая суть. Каждый раз, прям, стараться нужно было, чтобы добиться конкретного и одновременно понятного ответа. И, вот, недавно, я попробовал alphaXiv, который заточен именно под работу с научными статьями. Там есть удобный умный поиск по базе статей из arXiv, которые легко загружаются в контекст. Есть автоматический сбор истории по каким-то технологиям или их аспектам через цепочку соответствующих статей. Подсвечивание канонических статей, которые оказали наибольшее влияние на определённую область. Удобная навигация по самим статьям. И много чего ещё. Я, прям, залипаю иногда, как когда-то давно любил позалипать на Википедии, гуляя по ссылкам и открывая десятки вкладок в браузере. В общем, кажется, я теперь надолго с этим инструментом. Аж, чувствуется какая-то связь с научным сообществом и становится понятнее, откуда растут ноги у современных AI-трендов. Плюс, в голове появляется какая-то разметка относительно передовых исследований в интересующей тебя области.