陶哲轩新论文秘密武器曝光:用AI写LaTeX巨丝滑 新智元

编辑:Aeneas 好困

【新智元导读】就在上周,陶哲轩被网友安利了用 AI 工具写代码。今天,他表示自己几十年工作流已被颠覆!此外,还有一篇 GitHub Copilot 全程加持的新论文即将发表。

数学大神陶哲轩发帖称,自己的写论文神器终于升级了!

此前,他经常使用的工具是 TeXnicCenter+MiKTeX,并且已经保持了这个习惯将近十年。

现在,根据读者的建议,他升级了一波工具,现在用的是 VSCode+TeX Live+LaTeX workshop+GitHub Copilot。

VSCode 初印象

陶哲轩表示,每隔五到十年,自己都会试图将 TeXLaTeX 编辑器切换到更现代的编辑器。

这个过程重复了好几次,甚至从 90 年代中期就开始了。那时,他还在读研究生,刚开始用 UNIX shell 中的 vi 来写 Tex。

现在,陶哲轩在这里记录下了自己使用这些工具的第一印象,并表示对于很多 VSCode 用户看来,可能会显得很小白。

首先,安装过程没有任何问题,唯一不太顺利的就是因为网速太慢,下载 TexLive 花了四个小时。

目前为止,他主要使用的是用户定义的代码片段功能(code snippets feature)。

通过输入触发词(比如「cor」),然后按 Tab 键,就能创建整个推论环境(corollary environment),非常节省时间。

陶哲轩表示,奇怪的是,20 年前就曾有一个短暂的时期见过类似功能。那时他使用微软的 Word 作为 LaTex 编辑器,纯粹是为了使用 Visual Basic 宏。

不过,由于缺乏其他对 LaTeX 友好的功能,他不久后就放弃了使用 Word。

至于 AI 驱动的 GitHubCopilot,目前为止陶哲轩主要是用它的建议来填写代码段。

在给出他需要的代码片段示例后,只要单击一下 Tab 键,GitHubCopilot 就会给出更多建议。

陶哲轩表示,自己最近的论文就是用这套新工具写的,很快就会放到 arXiv 预印本网站上,敬请大家期待。

Copilot 把用户的意图看得明明白白(来源:知友 Jeff Tian)

一大波经验交流

在留言区,网友们纷纷就这些工具的性能展开了讨论。

「看起来很丝滑。我用的是 Sublime Text,它具有类似的功能,不过帖子里介绍的 layout(以及使用 Copilot 创建新代码段)似乎非常有用。」

有人表示,自己已经使用类似的设置(只是没有 Copilot)几年了,这种工作流比以前的 TexLive/Atom 设置有了很大的改进。

有网友表示,自己也正在尝试 VSCode,来自一个相当简陋的 vim 设置(实际上就是 vi),因为它不仅需要在 Linux 和 Windows 上兼容 / 可移植,还需要在不同的 UNIX 上做到这一点。

由于这个需求很快就会消失,并且 VSCode 可以整齐地编写脚本,所以它看起来确实是一个不错的替代方案。

另外,她还用了开发容器功能,在独立于 LaTex 设置的不同机器上实现了可重现和一致性的构建。

有人表示,从上世纪开始,自己最喜欢的编辑 LaTex 的方式,就是带有 auctex 软件包的 emacs。

在和他人协作时,他有时会被迫使用 Overleaf,但它比起带有 auctex 的 emacs,仍然差远了。

关于网友们的留言,陶哲轩表示,因为自己也没用过这些编辑器,所以希望大家来一起比较下它们的优劣之处。

很多年前,自己确实用过一些 WYSIWYG(所见即所得)的 LaTex 编辑器,但它们并不方便和直接编辑 LaTeX 的合著者一起使用,或者并不适应各种不同期刊的内部风格。

陶哲轩表示,自己发现 VSCode 设置的一个好处是,除了满足自己对编辑器中集成 AI 技术会是什么效果的好奇心,它还鼓励了自己改变了几十年的编码工作流------从在「在基本编辑器中编写代码,然后从命令行编译」,更新为类似于现代 IDE 的东西。

为什么数学大神的编码方式如此复古呢?他对此给出了这样的解释:「我很少写代码,所以让这个工作流更现代化从来都不是我的优先事项。」

网友安利,大神尝鲜

所以,保持同一个工作流几十年不变的陶哲轩,是怎么想到做出改变的呢?

这要从上周六他发布的一篇帖子说起。

作为实验,他要求 GPT-4 写一段 Python 代码,为每个自然数 n 计算 1,...,n 的最长子序列的长度 ( ) ,其中欧拉全能函数ϕ不递减。

GPT-4 立刻生成了一段极其巧妙的代码,在此基础上,陶哲轩最终手动生成了自己想要的代码,节省了半小时的工作量。

因为他不常使用代码工具,有网友提出了这样的建议:要不要试试 GitHubCopilot + VSCode?它们很有用,几乎让我不必查找标准的表层句法结构了。

陶哲轩表示感谢,如果自己需要定期大量写代码,就一定会采用的。不过目前只是每月一次偶尔需要这样的计算,为特定任务找到最快的解决方案而已。

他表示,自己每天都在用的 LaTex,已经找到了最舒服的工作流。当然,他也不排除将 AI 工具集成到 LaTeX 编辑器中的可能,因为目前他还是通过 ChatGPT 或者谷歌来解决 LaTeX 问题的。

网友坚持安利道:「是的是的,我经常在 VSCode 中编辑、编译 LaTeX 文档(用 LaTeX workshop+ TeX live)。所以,Copilot 在 VSCode 中也很有帮助。(只用一个 Tab,就能得到许多重复的语法 / 公式了)」

大神终于被说动了,表示安装 TeX 需要一段时间,不过看起来确实像编写 LaTeX 的一个功能丰富的环境,自己一定会尝试一下。

于是,我们就看到了今天的这篇新帖子。这位数学大神终于改变了自己坚持几十年不变的工作流。

参考资料:

mathstodon.xyz/@tao/111002...

相关推荐
杰说新技术2 分钟前
Meta AI最新推出的长视频语言理解多模态模型LongVU分享
人工智能·aigc
说私域5 分钟前
基于开源 AI 智能名片、S2B2C 商城小程序的用户获取成本优化分析
人工智能·小程序
东胜物联25 分钟前
探寻5G工业网关市场,5G工业网关品牌解析
人工智能·嵌入式硬件·5g
皓74136 分钟前
服饰电商行业知识管理的创新实践与知识中台的重要性
大数据·人工智能·科技·数据分析·零售
985小水博一枚呀1 小时前
【深度学习滑坡制图|论文解读3】基于融合CNN-Transformer网络和深度迁移学习的遥感影像滑坡制图方法
人工智能·深度学习·神经网络·cnn·transformer
AltmanChan1 小时前
大语言模型安全威胁
人工智能·安全·语言模型
985小水博一枚呀1 小时前
【深度学习滑坡制图|论文解读2】基于融合CNN-Transformer网络和深度迁移学习的遥感影像滑坡制图方法
人工智能·深度学习·神经网络·cnn·transformer·迁移学习
数据与后端架构提升之路1 小时前
从神经元到神经网络:深度学习的进化之旅
人工智能·神经网络·学习
爱技术的小伙子2 小时前
【ChatGPT】如何通过逐步提示提高ChatGPT的细节描写
人工智能·chatgpt
深度学习实战训练营3 小时前
基于CNN-RNN的影像报告生成
人工智能·深度学习