计算机思维导图
把论文、课程视频或课堂笔记整理成概念、原理和它们之间的关系。
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真实示例：计算机思维导图
下面的导图由 MindLM 用线上同一套流程生成，未经人工修改。可以展开节点，也可以在编辑器里打开一份自己的副本。
你添加的是
1706.03762v7.pdf
PDF · 15 页
15 页 · 约 6,100 词 生成 84 个节点
原文摘录: Attention Is All You Need
Abstract
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
正在加载可交互的导图…拖动可平移，点击节点可折叠。
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计算机思维导图该怎么分支
MindLM 生成时会按下面的思路组织，你在编辑器里调整时也可以照着来。
要解决的问题
之前什么慢、什么错、什么做不到。大多数计算机概念，要放在它解决的限制旁边才看得懂。
核心思想
用一两个节点讲清机制，比如「用注意力代替循环」「把键哈希成下标」。
工作原理
每个组件或步骤一个子分支，公式、伪代码放在叶子节点。
复杂度与结果
时间空间复杂度、基准测试，或论文报告的数字——证明这个想法有效的证据。
取舍与应用
什么时候不该用、代价是什么、在真实系统里用在哪。
什么时候用
读书会前啃一篇论文
上传 PDF，先拿到问题、方法、实验、局限几个分支，再回到真正重要的章节精读。
把课程视频变成复习笔记
把录播课或 YouTube 讲解视频转成导图，再在没听懂的分支上补自己的笔记。
对比两种方案
粘贴两种数据结构或协议的资料，在面试或方案评审前把取舍并排看清楚。
使用步骤
粘贴文本或链接
文章、笔记、网页 URL 都可以。登录后还能上传 PDF 或电子书。
1–3 分钟拿到导图
AI 通读内容，保留原有结构，整理成一条条可以逐个展开的分支。
浏览、编辑、导出
折叠展开分支、改节点文字，然后导出 PNG、Markdown 或 XMind，在哪里都能用。
常见问题
能处理公式和代码吗？
公式和短代码片段会以文字形式保留在对应节点上。大段代码会被概括而不是逐行照抄——导图适合呈现结构，不适合放源码。
能整理一整章教材吗？
可以。登录后上传 PDF 或 EPUB，章节标题会成为一级分支。本页的免费试用支持粘贴 5000 字以内的文本。
支持哪些语言？
原文可以是英文、中文等主流语言，导图语言可以单独选择——很适合用中文读英文论文。