对于每天搜索论文的朋友来说，有一个很好用的搜索工具，不用太高兴，效率会适当提高。但实际结果是要么搜索工具不给力，要么我输入的关键词无效。反正我心里想找的论文和搜索结果不能说没有关系。这简直是??天壤之别。我们下面要介绍的网站可以帮助您解决论文搜索中遇到的问题。该网站名为arXivXplorer，专门用于arXiv上论文的语义搜索。据项目作者称，该网站的内部算法使用OpenAI最新的嵌入模型为用户进行搜索查询，以找到最相关的论文。arXivXplorer地址：https://arxivxplorer.com/项目作者说：OpenAI新的embeddingAPI给他留下了深刻的印象，所以他想看看embedding在实践中是如何使用的。所以他花了几天时间构建这个项目，到目前为止它运行良好。除此之外，他在ChatGPT中编写了80%的UI，用于存储矢量数据库的pinecone，以及用于嵌入查询和执行查找的googlecloud函数。如果您想了解更多关于嵌入式模型的信息，可以到网站上查看。嵌入模型：https://openai.com/blog/new-and-improved-embedding-model/使用arXivXplorer，你可以找到你需要的论文，即使你的描述很模糊，甚至只是输入“interestingML论文”这种没有信息内容的描述，引擎也可以帮你完成。如下图，输入几个关键字后，网站显示的查询结果。在此过程中，arXivXplorer似乎比Google或arXiv自己的搜索等传统搜索工具做得更好，您还会发现以前从未见过的有趣论文。您也可以通过粘贴arxivurl直接搜索类似论文。比如下图中输入的是论文《A Generalist Agent》的地址，搜索结果（红框）显示AGeneralistAgent的相似度为100%，其他搜索结果按得分顺序展开。另外，你也可以点击上图红框中的小三角，界面会变成下图，显示论文的参与者和摘要，下面有两个功能：“MoreLikeThis”将显示更多相似论文；“查看”将链接到arXiv上的论文主页。看到这个功能齐全的网站，网友们忍不住好奇，纷纷问道：“你们用的是OpenAI的嵌入式技术，但是这个技术是收费的，请问你们花了多少钱？”。该项目的作者说：“将所有论文嵌入CS类别（约500,000篇文章）将花费40美元。”一些网友对该技术发起了一系列的质疑，比如：“这个网站是不是嵌入了所有的arXiv题材？”project作者说：“他嵌入了所有论文的标题和摘要，最初是手动进行余弦相似度和排序，但是松果让它变得超级简单！”有网友建议：“这个工具的搜索功能很好！要是能按发布日期查看和排序就好了。”对此，项目作者表示，未来会不断优化，实现更完善的功能。
