论文阅读平台 ReadPaper 覆盖近 2 亿篇论文还免费，使用体验如何？还有哪些亮点值得关注？

ReadPaper：免费读遍近两亿篇论文？体验与亮点深度解析

在学术研究的汪洋大海中，论文的获取和阅读一直是科研工作者们绕不开的难题。昂贵的数据库订阅费用、繁琐的下载流程，常常让高效的研究变得步履维艰。近期，一个名为 ReadPaper 的平台以其“近 2 亿篇论文免费覆盖”的口号吸引了众多目光。那么，这个平台究竟能否兑现其承诺？它的使用体验如何？又有哪些隐藏的亮点值得我们深入挖掘？

真实的免费覆盖能力：接近“应有尽有”

首先，我们必须直面 ReadPaper 最核心的卖点——免费覆盖近 2 亿篇论文。这个数字确实令人震撼，因为它远超许多传统付费数据库的公开收录范围。在我实际使用的过程中，我发现 ReadPaper 在论文的广度上表现得相当出色。

跨学科的广泛性： 无论是计算机科学、生物医学、物理学，还是人文社科、工程技术，ReadPaper 几乎都能找到相应的论文。你需要的不仅仅是某个细分领域的顶级期刊， even是一些相对冷门但重要的会议论文或预印本，ReadPaper 也能提供相对充裕的资源。
近乎“应有尽有”的体验： 坦白说，我很少遇到在 ReadPaper 上找不到我想读的论文的情况。尤其是那些在 ArXiv, PubMed, IEEE Xplore, ACM Digital Library 等主流学术资源库中公开的论文，ReadPaper 的收录率非常高。这对于那些没有机构访问权限，或者不想依赖代理服务器的用户来说，无疑是巨大的福音。
预印本的支持： ReadPaper 对 ArXiv 等平台上的预印本提供了良好的支持，这意味着你能第一时间接触到最新的研究成果，这一点对于前沿研究者来说非常重要。

当然，“近 2 亿篇”是一个非常庞大的数字，我们不能期待它囊括了所有犄角旮旯的文献。但就普遍的研究需求而言，ReadPaper 的覆盖能力已经足够令人惊喜，甚至可以说，它在很大程度上打破了论文获取的壁垒。

用户体验：简洁、高效，但也有提升空间

ReadPaper 的用户界面设计整体偏向简洁和功能化，而非花哨的视觉效果。这对于一个以效率为导向的工具来说，是件好事。

搜索功能： ReadPaper 的搜索框是核心入口。输入关键词、作者、期刊或DOI，响应速度都相当快。搜索结果页清晰地列出了论文标题、作者、摘要、发表年份以及获取链接。
论文阅读界面： 点击搜索结果中的论文，会跳转到 ReadPaper 自己的阅读页面。这个页面通常会提供 PDF 的直接预览或下载链接。PDF 的加载速度也比较理想，大多数情况下都能流畅阅读。
收藏与管理： ReadPaper 提供了收藏夹功能，方便用户对感兴趣的论文进行管理。你可以将论文添加到不同的收藏夹，以便日后回顾。
“我的研究”功能： 这是 ReadPaper 的一个亮点。你可以创建一个“研究”项目，然后将相关的论文添加到其中，形成一个专题性的文献库。这对于管理一个研究项目中的所有参考文献非常有帮助。
“相似论文”推荐： 在论文阅读页面，ReadPaper 常常会根据当前论文推荐一些相似的文献。这是一种非常有效的发现新思路和新研究的方法。

但如果要吹毛求疵，它也并非完美无缺：

个性化设置的局限： 相较于一些成熟的学术搜索引擎，ReadPaper 的个性化设置和高级搜索选项还有待加强。例如，对特定领域的研究趋势进行可视化分析，或者更精细化的布尔逻辑搜索等。
“下载”体验的变数： 虽然 ReadPaper 提供了大量免费论文，但其最终的获取方式是链接到原始的提供方（如 ArXiv）。因此，在某些情况下，下载速度或可用性会受到原始链接的影响。但总体而言，95% 的情况是顺畅的。
UI 的优化空间： 整体界面虽然简洁，但在细节上，比如字体选择、页面布局的自定义程度等方面，还有进一步优化的空间，让阅读体验更加舒适。

值得关注的亮点：不止于免费

抛开“免费”这个最显而易见的优点，ReadPaper 还有几个非常值得深入挖掘的亮点，它们让这个平台不仅仅是一个简单的文献搜索引擎，更是一个潜在的科研助手。

1. “研究”与“知识图谱”的联动（潜力巨大）：
ReadPaper 的“研究”功能，允许用户将论文进行分组管理。更进一步，当你在一个“研究”下积累了一定数量的论文后，平台会尝试构建一个围绕这些论文的“知识图谱”。这就像是在你的研究领域内，绘制出一张由概念、方法、作者、引用关系组成的网。

发现隐藏关联： 你可能只关注了某个领域内的几篇核心论文，但通过知识图谱，你可能会意外发现一些你之前从未留意过的、但与你的研究高度相关的概念或作者。
梳理研究脉络： 对于一个复杂的课题，知识图谱能帮助你清晰地梳理出其发展脉络、关键节点以及不同分支的研究方向。
辅助文献综述： 在撰写文献综述时，你可以通过知识图谱来组织结构，识别出哪些是基础性工作，哪些是最新进展，哪些是存在争议的领域。

虽然这个知识图谱功能还在不断完善中，但其潜力是巨大的。它将信息获取从简单的“搜”升级到“理解”和“关联”，这对于深度科研至关重要。

2. “AI 摘要”与“论文解读”：
ReadPaper 尝试提供 AI 生成的论文摘要，这对于快速筛选文献非常有帮助。

节省时间： 在面对大量待读论文时，一个精准的 AI 摘要能让你在几秒钟内判断出这篇论文是否值得深入阅读，大大提高筛选效率。
理解难点： 对于一些理论性很强的论文，AI 摘要可能提供一个更易于理解的概括，帮助你抓住核心思想。

当然，AI 摘要并非完美，有时可能会误解或遗漏一些关键信息。但作为一种辅助工具，它能显著加快文献阅读的初步阶段。

3. “关注”机制与“动态”推送：
ReadPaper 允许你关注特定的作者、期刊或研究主题。一旦有相关的最新论文发布，平台就会进行推送。

实时跟踪前沿： 对于需要时刻关注最新进展的研究者来说，这种推送机制能够确保你不会错过任何重要的更新。
订阅式文献管理： 这更像是一种“文献订阅”服务，让你能更主动地管理你的信息流，而不是被动地等待。

4. 社区与协作的潜力（尚在早期）：
尽管目前 ReadPaper 的社区功能还相对基础，但它已经开始构建一些协作的可能性。未来，想象一下，在同一个“研究”项目下，团队成员可以共同添加论文、标注重点、讨论观点，这将极大地提升科研协作的效率。

结论：一个有潜力的、正在成长的免费学术工具

ReadPaper 的出现，无疑是学术界的一股清流。它以“免费”为切入点，解决了困扰无数研究者的问题。但更重要的是，它并没有止步于“免费”，而是通过“研究”功能、AI 摘要、关注机制等，试图构建一个更智能、更高效的学术研究辅助平台。

总的来说，ReadPaper 的使用体验是积极的，甚至可以说是令人惊喜的。 它能够覆盖绝大多数常见的论文需求，并且界面简洁易用。而其“研究”功能和知识图谱的潜力，更是让它充满了想象空间，预示着未来科研工作方式可能发生的转变。

对于科研工作者而言，ReadPaper 绝对值得一试。 即使你拥有机构访问权限，它也能成为你进行跨机构、跨领域文献检索的有力补充。随着平台的不断迭代和优化，我们有理由相信，ReadPaper 将会成为未来学术研究生态中不可或缺的一部分。它就像一位勤奋的图书管理员，在你需要的时候，慷慨地为你打开知识的宝库，并且还不断为你提供更好的“导览”服务。

网友意见

https:// readpaper.com/team/invi te/628502019337121792

搞了个 Few-shot Learning小组，欢迎来玩，共同进步。

链接过期了的话可以私信我。

不请自来，利益。。。应该是无关吧~

如何评价，只能说很顶级，一个很好的生产力工具，我和身边的小伙伴都在用。我说一下我看到的一些亮点。

听说最近Microsoft的一个叫Swin Transformer的模型在拿到了ICCV的best paper award，我现在就去平台上搜一搜。啪的一下，很快啊，我就搜到了相应的paper。

页面跳转到了Swin Transformer的这一页：

论文的摘要、图表、作者、citation等信息直接就能获取到。下面，我想阅读一下这篇“神作”，于是我点击进入阅读。

我直接可以看到的是这篇文章的内容、图表及其说明、参考文献和引用这篇paper的工作。

在阅读Introduction的时候，我注意到有个词组叫extensive connections，想去看一下它究竟是什么，我点击了他的参考文献标号，直接可以看到这个参考文献的标题、作者、摘要相关的信息。在以往的阅读体验中，我都是点击跳转到参考文献列表，然后复制标题去搜索对应的文献，同时要前后对照、翻来覆去地看。ReadPaper的这个设计确实很贴心。同时，如果我这会儿还不急着看，可以先收藏，留着待会儿看。

说实话，我在读paper的时候最烦的就是前后翻来翻去，特别是对照模型框架和数学公式的关系。这下好了，ReadPaper支持了图表定位在页面上，直接可以对照网络框架阅读公式了。

对了，这个地方，我尝试拖动了图表，松开鼠标的一刹那，动画简直不要太丝滑666。又是一个小细节~~

同时，我还在问答区看到了大家对相关工作的讨论，有点像是GitHub的issue，这个设计也是很赞的。

对于我这种嘤语菜鸡(嘤嘤嘤)，读paper的时候遇到生僻的单词和拗口的句子，有时候需要借助谷歌翻译插件或者复制到相应的翻译平台，过程还是比较繁琐的。ReadPaper提供的划词翻译功能也蛮贴心的，赞。

这个平台还设计了一个栏目，让大家来通过回答问题的形式来summarize论文。甚至，我还找到了相应的B站视频，带佬带着读paper，我可以躺平了QAQ。

对于论文写作者来说，我们一般要去Google Scholar上搜索论文，然后复制BibTex进行引用，我发现ReadPaper也能做到欸~

我只说说我体验到的一些功能，确实很方便、很OK、很顶级。另外，我在相应的产品的更新日志中也观察到：ReadPaper基本上一周就迭代一轮，速度确实很快。希望后续能够不断升级产品体验，成为更高效的生产力工具。

我看到公众号说这两天要推出“沈老师带你读论文”的栏目，666，期待~~~

利益相关，产品本尊…先来个视频压压惊吧

看到问题第一反应：竟然出现了关于我们的问题，这是要火？（手动狗头）

大半夜的，热心的用户提醒我好好回复下这个帖子，说很可能会火…那一刻我害怕极了，想写点啥高大上的文字，脑子里却只有这两天的点点滴滴：我们的实习生，B站超厉害的Up主“同济子豪兄”做的ReadPaper介绍视频火了，是在热搜第一挂了一天的那种火。然后，我们的用户群被加爆，服务器一直在扩容，产品运营开发所有同学都处于崩溃的边缘，“啊xx服务挂了”“啊翻译到上限啊”“啊xx国家用户用不了啊”……

反正就是如此充实的一天，我们既幸福，又忐忑，有疲惫，却始终激动。感恩所有的肯定，感谢所有的理解，我们知道自己还不是最好，但我们会努力变得更好。漫漫科研路，既然遇到了，就一起加油吧！

更详细的介绍之前的回答都有，我也就不重复了，最后来一段官言官语：

ReadPaper是一款新上线的免费学术社区，由沈向洋博士成立的粤港澳大湾区数字经济研究院(简称IDEA)旗下团队研发，旨在为大家提供实用、好用的论文阅读神器。我们的功能包括论文搜索、文献管理、论文智能解析和翻译、在线笔记与学术讨论等。说了这么多，欢迎体验：http://readpaper.com

在上面创建了联邦学习论文阅读小组：Readpaper Federated Learning，欢迎对相关领域感兴趣的朋友进来一起学习~

一些实用的功能在 @白小鱼 @XDU陈凌灏 答主的回答下已经展示的非常清晰了，

我就简单讲讲这个在线阅读+讨论的平台为什么很棒。

前段时间和 @白小鱼 @Serendipity 讨论过这个问题，如果阅读的时候有人通过笔记的形式将不同难度的问题在线解读就能够省去很多入门级别的困难，甚至对于一些loss function、网络结构设置的解读也能展现在论文在线阅读过程中就更棒了。

读论文的时候会有很多疑惑，而无法及时解惑又导致理解困难，读完后一头雾水外毫无收获，所以需要讨论的平台。使用社交聊天工具解惑会出现两个问题：首先是无法一次性图文并茂解释清楚所有概念和公式（微信不支持LaTex等语法；此外也不便于检索，下次再忘了这个概念后需要翻很久的聊天记录，对于阅读来说是非常差的体验。

我一直在等待一个 @ReadPaper论文阅读 这样平台的出现，小组功能的出现能更好组织大家一起读同一篇论文并讨论，在线协作的方式进行笔记、问答交流等功能是一种非常理想的状态。

大家考虑的版权和论文资源问题确实对平台非常有影响，但是我调研了一下关于 Federated Learning 方向的论文大多出现在近五年，所以很多工作都会预先上传 arXiv，为何不先拿这个方向试试水呢？

怀着这个动机我在readpaper上面创建了FL的小组，上面的功能也十分契合科研人员的硬性痛点。欢迎感兴趣的朋友加入进来一起交流，同时通过笔记等方式给大家分享一些观点和想法。

今天逛B站的时候看到首页上推荐了 @张子豪 的视频

我们自己做的在线论文阅读神器ReadPaper【硕博科研学术文献综述必备】

概览了一下，发现这个 ReadPaper 论文阅读平台非常契合我和几位小伙伴 @Serendipity @lokinko @桔了个仔 之前讨论的心目中一个在线论文阅读平台/工具的理想形象。

前面 @XDU陈凌灏 同学的回答 如何评价 ReadPaper 网站 已经较为全面展示了功能，

也可以从网站帮助文档界面了解全貌。

我个人最感兴趣的其实核心的文献阅读功能：

高亮笔记多端同步和划词翻译可以极大提高阅读和讨论效率。

除此以外还有小组学习和问答交流功能。

11月24日更新，积极响应 @lokinko 的号召，已经参与了联邦学习小组，

我将之前整理的20多篇联邦图机器学习^[1][2]的论文上传到阅读平台了~

顺便借这个题目问一下@ReadPaper论文阅读 的产品经理有没有考虑学习 arxiv 的做法，将 paper with code 和 crossmind 等其他平台的内容集成到 ReadPaper上？

我认为这个平台如果能解决文献库和论文版权问题（这是在线论文阅读平台必须面对的，或许可以先从预印本平台和开放期刊入手），持续良好运作的话，将对现在市面上的一些学术产品产生较大的冲击。

最后，召唤 @Datawhale 组织的伙伴们，之后的论文组队学习可以参考一下这个平台；

召唤 @arXivDaily ，赶紧增强 arxivdaily平台 的讨论功能吧，不然就要被超越了。

最后放一下ReadPaper的传送门： 论文阅读(BETA)-专业的学术讨论社区

参考

1. ^[论文清单]联邦学习与图神经网络 21年·上 https://zhuanlan.zhihu.com/p/364602065
2. ^[论文清单]联邦学习与图神经网络 21年·下 https://zhuanlan.zhihu.com/p/428104203

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