💡AI读论文的用法分享：先用Kimi 提炼目录，掌握内容框架；再就其中的具体章节进行追问，深入了解细节

主打一个听话

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内容框架：
	这篇论文主要探讨了弱监督（weak supervision）在训练强模型（strong models）时的泛化能力，即弱到强的泛化（weak-to-strong generalization）。论文分为以下几个主要模块：
	1. 引言（Introduction）：介绍了研究背景和动机，即人类如何监督远超人类能力的模型。
	2. 相关工作（Related Work）：回顾了与弱监督学习和学生-教师训练相关的研究。
	3. 方法论（Methodology）：描述了研究方法，包括如何设置弱监督者和强学习者，以及如何评估它们的性能。
	4. 主要结果（Main Results）：展示了在不同任务上弱到强泛化的表现，包括NLP任务、国际象棋谜题和ChatGPT奖励建模。
	5. 提高弱到强泛化的方法（Improving Weak-to-Strong Generalization）：探讨了如何通过简单方法显著提高泛化能力。
	6. 理解弱到强泛化（Understanding Weak-to-Strong Generalization）：分析了弱监督者的错误模仿和任务对强模型的显著性。
	7. 讨论（Discussion）：讨论了研究的局限性和未来工作的潜在方向。
	8. 结论（Conclusion）：总结了研究的主要发现，并对未来的研究方向提出了建议。

提炼论文的目录结构：
- 引言（Introduction）
  - 研究背景
  - 研究动机
  - 研究问题
- 相关工作（Related Work）
  - 弱监督学习
  - 学生-教师训练
  - 预训练和微调的鲁棒性
  - 去偏和诚实学习
  - 可扩展监督
  - 知识提取和诚实
- 方法论（Methodology）
  - 弱监督者创建
  - 强学习者训练
  - 强模型性能上限
  - 性能差距恢复（PGR）的计算
- 主要结果（Main Results）
  - 任务介绍
  - 弱标签微调
  - 弱到强性能
  - 性能差距恢复（PGR）
- 提高弱到强泛化的方法（Improving Weak-to-Strong Generalization）
  - 通过中间模型大小进行自举
  - 辅助置信损失
- 理解弱到强泛化（Understanding Weak-to-Strong Generalization）
  - 理解模仿
  - 任务显著性
- 讨论（Discussion）
  - 剩余的不相似性
  - 未来工作
- 结论（Conclusion）
  - 研究总结
  - 对未来研究的建议

具体追问：

  1. 在未来，人类如何有效地监督那些行为复杂到人类难以理解的超人类模型？
  2. 弱到强泛化的现象在当前的研究中是如何被观察到的，它在实际应用中可能意味着什么？
  3. 弱到强泛化的研究对于解决超人类模型的对齐问题有何重要性？

  1. 在实验中，如何确保弱监督者的标签质量，以及这些标签如何影响强模型的学习？
  2. 研究中使用的方法论如何帮助我们理解弱监督者和强学习者之间的关系？
  3. 通过自举和辅助置信损失等方法提高弱到强泛化性能的机制是什么？

  1. 研究结果对于我们理解和改进超人类模型的对齐技术有何启示？
  2. 研究中发现的弱到强泛化现象在何种程度上可以推广到其他类型的学习任务？
  3. 研究中提出的提高弱到强泛化的方法在实际应用中可能面临哪些挑战？

- 在研究中，如何评估和比较不同弱到强泛化方法的有效性，以及这些方法在未来超人类模型对齐中的应用潜力？
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从获取更多上下文的角度优化用 AI (Kimi) 读论文的流程。

在用 AI 读论文的时候，我会通过摘要、结论以及全文总结来快速把握论文的核心主题。基于这一步骤，能够提炼出一系列问题来获取论文的核心信息。

然而，有时即便所有问题问完了，但获取的有效信息还是不够，并且也不知道该如何继续追问。对于这种情况，我是打开原文进行略读，来看哪些信息可能漏掉了，哪些需要更详细的总结信息来进一步追问。

作为一个拿着 Prompt 之锤到处挥舞的人，总是会琢磨一下怎么让 AI 多干点活。

我想，我之所以无法继续追问，主要是由于上下文信息不够了。而论文目录是绝佳的上下文总览。因此，在不知道如何追问的时候，让 AI 列出目录可能是一个解决方案。一是可以对照哪些主题和环节没有涉及到，二是可以指定章节/小节进行总结。

既可以二次校验一下已经获得的信息，还能获取增量信息以便进一步追问和总结。

提示词参考附图。列出目录的时候，保持章节目录的层次结构，同时保留目录英文名称。在让 AI 对指定的章节进行总结的时候，我倾向于使用英文目录名称，而非其中文翻译。希望能尽量减少可能出现的幻觉 (我不确定这在多大程度上能够提升准确性，应该至少不会降低吧)。

关于用 AI (Kimi) 读论文的折腾记录：
用 Kimi 读论文的工作流：https://m.okjike.com/originalPosts/65865f9b60830f16ae4169fe?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0=

逐句翻译摘要、结论版：https://m.okjike.com/originalPosts/658cff1fb428c4d6b6667fa2?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0=

arXiv 页面一键跳转 TXYZ 和 Kimi 脚本：https://m.okjike.com/originalPosts/65900302f60303d6562f2f73?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0=

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