免費查找AI最優論文神器：一鍵出結果，分分鐘提取論文表格、數據
本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。
機器學習越來越火了，感覺不學習都趕不上時代的步伐了。
可是看論文又沒有方向，費時費力，也許還要費錢。
而且機器學習的論文真不是一般的多。
Google AI大牛、谷歌大腦負責人Jeff Dean，就曾經過精密計算后得出了一個數據：平均每一天，全世界都會產生100篇機器學習新論文。
這還只是一年前的結果。
那如何在這個茫茫論文之海里找到最佳論文呢？
相信很多干貨里都提到了這樣一個網站，號稱“AI所有領域最優資料查找神器”——Papers with Code。
而且現在，Papers With Code迎來了大更新，還登上了Reddit熱榜，網友紛紛表示：太棒了！
現在網站上有超過2500多個排行榜和20,000多個論文結果。
此外，結果現在可以直接鏈接到arXiv中的表格，只需要輕輕一點result，就能夠提取出論文結果來。
話不多說，我們就來一睹為快。
查論文神器大更新
此次更新，主要是由三個方面，一個新的result界面，自動化結果提取，大數據庫更新。
首先是，一個新的result界面，該界面將結果直接鏈接到arXiv論文中的原始表格。
就比如，我們看到這個ImageNet排行榜，單擊下面其中一行的result，就可以直接鏈接到論文中的表格，是不是更加直觀清晰？
此外，這樣的新界面還充當了新論文的結果編輯器，用戶可以在社區直接添加論文的結果，這樣將直接鏈接到內部表格。
需要注意的是，這個界面目前僅適用于帶有LaTex源的arXiv論文。
接著，就是自動化結果提取。
該公司在過去一年中就致力于研究從機器論文學習中自動提取結果。
現在就有了一個新的人機交互系統，用于生產中的結果提取。我們的模型可以為每一篇arXiv ML論文生成人類可以接受或拒絕的建議。通過顯著提高性能，使這一系統在實際應用上比之前的最先進的系統更加可行。
目前已經在arXiv上發布了相關方法，并在GitHub上開源，還發布了一個結構化的注釋數據集，用于訓練模型的結果提取，以及評估模型在此任務上的性能的數據集，以期以后更好的優化。
此外，資源數據也得到了很大的擴展，截至目前，網站已經有了800多個新的排行榜以及5500多個新的結果。所有的數據都已經獲得了免費的開放數據許可，并且也可以在此處下載JSON格式的數據。
關于Papers with Code
Papers with Code成立于2018年7月，初衷是希望能夠幫助機器學習的愛好者跟蹤最新發布的論文及源代碼，快速了解最前沿的技術進展。
網站廣泛涉及ML各個領域，包括CV、NLP、醫療、語音、游戲、時序、音頻、機器人、音樂、推理、計算機代碼等方面的內容。
網站所有內容都是可編輯和版本化的。
首頁上就有直觀的索引。
而在每個領域下方，不僅有論文排名，以及與此連接的代碼。
網站將 arXiv 上最新的機器學習論文與 GitHub 上的代碼對應起來，讓用戶可以按標題關鍵詞查詢，或者按流行程度、GitHub 收藏數排列「熱門研究」。
我們就以CV為例。
計算機視覺就分了五個小類，語義分割、影像分類、物體檢測、影像生成、去噪。
點擊語義分割這一類，首先是對語義分割的一個簡短介紹，接著就是論文排行榜。
點擊你所想要看的論文及代碼，可以啦！
Papers with Code 網站背后的公司名為 Atlas ML，位于英國倫敦，創始人為 Robert Stojnic 和 Ross Taylor。
創建者之一 Robert Stojnic 在 2012 年于劍橋大學取得計算生物學博士學位。2018 年 7 月創辦 Atlas ML 及網站 Papers with Code，目前擔任 Atlas ML 的 CEO 職位。
Ross Taylor 在 2014 年于劍橋大學取得經濟學碩士學位，畢業后曾在金融行業從事軟件開發和機器學習模型設計等工作，2018 年聯合創辦 Atlas ML，目前擔任 CTO一職。
而就在去年年末，創立僅一年多的 Papers with Code宣布正式并入 Facebook AI ，不過雙方繼續保持其平臺獨立性，相關服務、社區和網站的運行及互動方式都不會改變。
One more thing
介紹了這樣一個優質的資源網站以后，也許你還想問，那如何看論文呢？
此前，我們發表了一篇由清華本科特獎學生高天宇的干貨分享，其中他就有提到怎么查找論文，研究論文的小秘訣。
首先，對論文進行分類：
對于與自己當前課題相關的論文，需要有一個全面的把握，對每一篇都應有所了解。
一方面，這些研究本身與你的研究非常相關；另一方面，在“撞題”的情況下，你正在做的項目可能已經被別人率先突破。
而別的子領域及其他領域論文，對于你當前的研究沒有太大啟發，可以略過。但如果有對整個研究領域存在指導意義或者取得重大突破和成果，那就需要認真研讀和總結。
針對標題，高天宇還提出了水文第一定律。
標題越長，是水文的概率越大。標題越短，往往干貨越多。
此外，還分享了文獻管理工具，以及如何看論文等小技巧，想看的可以戳下方鏈接哦！
