本文摘要：白交 发自 凹非寺 量子位 报道 | 民众号 QbitAI机械学习越来越火了，感受不学习都赶不上时代的程序了。可是看论文又没有偏向，费时艰苦，也许还要花钱。而且机械学习的论文真不是一般的多。Google AI大牛、谷歌大脑卖力人Jeff Dean，就曾经由细密盘算后得出了一个数据：平均每一天，全世界都市发生100篇机械学习新论文。 这还只是一年前的效果。那如何在这个茫茫论文之海里找到最佳论文呢？

白交 发自 凹非寺 量子位 报道 | 民众号 QbitAI机械学习越来越火了，感受不学习都赶不上时代的程序了。可是看论文又没有偏向，费时艰苦，也许还要花钱。而且机械学习的论文真不是一般的多。Google AI大牛、谷歌大脑卖力人Jeff Dean，就曾经由细密盘算后得出了一个数据：平均每一天，全世界都市发生100篇机械学习新论文。

这还只是一年前的效果。那如何在这个茫茫论文之海里找到最佳论文呢？相信许多干货里都提到了这样一个网站，号称“AI所有领域最优资料查找神器”——Papers with Code。而且现在，Papers With Code迎来了大更新，还登上了Reddit热榜，网友纷纷表现：太棒了！现在网站上有凌驾2500多个排行榜和20,000多个论文效果。

此外，效果现在可以直接链接到arXiv中的表格，只需要轻轻一点result，就能够提取出论文效果来。话不多说，我们就来一睹为快。查论文神器大更新此次更新，主要是由三个方面，一个新的result界面，自动化效果提取，大数据库更新。

首先是，一个新的result界面，该界面将效果直接链接到arXiv论文中的原始表格。就好比，我们看到这个ImageNet排行榜，单击下面其中一行的result，就可以直接链接到论文中的表格，是不是越发直观清晰？ 此外，这样的新界面还充当了新论文的效果编辑器，用户可以在社区直接添加论文的效果，这样将直接链接到内部表格。需要注意的是，这个界面现在仅适用于带有LaTex源的arXiv论文。接着，就是自动化效果提取。

该公司在已往一年中就致力于研究从机械论文学习中自动提取效果。现在就有了一个新的人机交互系统，用于生产中的效果提取。我们的模型可以为每一篇arXiv ML论文生成人类可以接受或拒绝的建议。通过显著提高性能，使这一系统在实际应用上比之前的最先进的系统越发可行。

现在已经在arXiv上公布了相关方法，并在GitHub上开源，还公布了一个结构化的注释数据集，用于训练模型的效果提取，以及评估模型在此任务上的性能的数据集，以期以后更好的优化。此外，资源数据也获得了很大的扩展，停止现在，网站已经有了800多个新的排行榜以及5500多个新的效果。所有的数据都已经获得了免费的开放数据许可，而且也可以在此处下载JSON花样的数据。

关于Papers with CodePapers with Code建立于2018年7月，初衷是希望能够资助机械学习的喜好者跟踪最新公布的论文及源代码，快速相识最前沿的技术希望。网站广泛涉及ML各个领域，包罗CV、NLP、医疗、语音、游戏、时序、音频、机械人、音乐、推理、盘算机代码等方面的内容。网站所有内容都是可编辑和版本化的。

首页上就有直观的索引。而在每个领域下方，不仅有论文排名，以及与此毗连的代码。

网站将 arXiv 上最新的机械学习论文与 GitHub 上的代码对应起来，让用户可以按标题关键词查询，或者按盛行水平、GitHub 收藏数排列「热门研究」。我们就以CV为例。盘算机视觉就分了五个小类，语义支解、影像分类、物体检测、影像生成、去噪。

点击语义支解这一类，首先是对语义支解的一个简短先容，接着就是论文排行榜。点击你所想要看的论文及代码，可以啦！Papers with Code 网站背后的公司名为 Atlas ML，位于英国伦敦，首创人为 Robert Stojnic 和 Ross Taylor。建立者之一 Robert Stojnic 在 2012 年于剑桥大学取得盘算生物学博士学位。

2018 年 7 月开办 Atlas ML 及网站 Papers with Code，现在担任 Atlas ML 的 CEO 职位。Ross Taylor 在 2014 年于剑桥大学取得经济学硕士学位，结业后曾在金融行业从事软件开发和机械学习模型设计等事情，2018 年团结开办 Atlas ML，现在担任 CTO一职。而就在去年年尾，建立仅一年多的 Papers with Code宣布正式并入 Facebook AI ，不外双方继续保持其平台独立性，相关服务、社区和网站的运行及互动方式都不会改变。One more thing先容了这样一个优质的资源网站以后，也许你还想问，那如何看论文呢？此前，我们揭晓了一篇由清华本科特奖学生高天宇的干货分享，其中他就有提到怎么查找论文，研究论文的小秘诀。

首先，对论文举行分类：对于与自己当前课题相关的论文，需要有一个全面的掌握，对每一篇都应有所相识。一方面，这些研究自己与你的研究很是相关；另一方面，在“撞题”的情况下，你正在做的项目可能已经被别人率先突破。而此外子领域及其他领域论文，对于你当前的研究没有太大启发，可以略过。

但如果有对整个研究领域存在指导意义或者取得重大突破和结果，那就需要认真研读和总结。针对标题，高天宇还提出了水文第一定律。标题越长，是水文的概率越大。标题越短，往往干货越多。

此外，还分享了文献治理工具，以及如何看论文等小技巧，想看的可以戳下方链接哦！另外，如果你也有什么检察文献各种神器，也接待跟我们分享~参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gfq9kp/pr_a_big_update_to_papers_with_code_now_with_2500/https://paperswithcode.com/sotahttps://medium.com/paperswithcode/a-home-for-results-in-ml-e25681c598dc清华本科特奖高天宇干货分享：https://mp.weixin.qq.com/s/iaNTQ5WnLIpqNlytGa7N4g— 完 —量子位 QbitAI · 头条号签约关注我们，第一时间获知前沿科技动态。

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