好久木有在知乎冒泡了，不知道還能不能出現在大家的timeline上哇QAQ

正文開始之前還是先習慣性的碎碎念一下。前段時間換了研究方向，重新pick了問答和檢索，為了追上相關問題的最新進展，就顧不上寫文的刷了一堆paper，加上幾件事情的從0到1確實費了一些精力，因此停更了好幾個月。

這幾個月的時間裡，大部分為數不多的業餘精力都放在了運營「賣萌屋」上，跟小夥伴們努力維持一些有趣有料的原創輸出，小屋也更好看啦。另一些精力就是放在本文要講的事情上啦！幾個演算法工程師強行上陣web前後端甚至UI，做了一個幫助大家高效率刷paper的學術小站。一頓踩坑之後，終於近期把小站收拾的“看起來像個樣子了”(´Д` )

小站地址！

arxiv.xixiaoyao.cn

很好記有木有(￣∇￣)別忘了傳送回來贊贊贊！

賣萌屋學術站的誕生

顧名思義，學術站就是為學術資訊而生嗒！

雖然AI行業變得越來越卷，但CV、NLP等熱點方向依然在持續高速的發（灌）展（水）中，經常湧現出一些有趣的paper，可能哪天就被借鑑用於解決手上的問題了。所以入門後，養成追前沿、刷paper的習慣是非常非常必要的，無論你是在學術界還是工業界。

不過由於眾所周知的某牆，以及某些不是很好用的國外服務，導致新手刷paper的效率很低，又經常分不清哪些paper（可能）含金量更高一些，哪些疑似不可靠的灌水，很容易出現費力不討好的情況，受挫之後又開始選擇咀嚼各大小媒體的論文解讀了。以賣萌屋為例，雖然每週能為大家遞上兩三篇原創已經看起來很高產了，但是實話講，那些我們發現的有趣的paper裡，最終能呈現到粉絲面前的可能只有2~3成。畢竟，理解容易生成難哇。。。

所以本著授人以魚不如授人以漁的想法，就跟小夥伴們把自己平時刷paper的服務努力優化了一下，開放出來啦~希望能幫到各位愛追AI前沿的小夥伴們。

小站的目標

就是為了方便大家更加高效便捷的獲取CV、NLP、IR等領域的學術資訊啦（後面悄咪咪觀察一下，用的人多的話再考慮加研究方向）。這裡的高效便捷體現在幾方面吧

1. 不用跟那個什麼牆鬥智鬥勇了，訪問速度很快的
2. 抽出來了一些paper質量相對比較高的機構名和學術會議/期刊名，如果精力有限，可以優先刷刷這些，如下圖所示，一篇paper錄用的會議名會在標題上放用橙色的tag標出，機構名會用藍色的tag標出。比如圖裡這篇《TeaForN：Teacher-Forcing with N-grams》的paper就是今天剛放出來的Google發表於EMNLP20的論文（快誇誇我們

不過，這種抽取會議名和機構名置頂的做法也會導致一些公平性問題。有的好paper確實沒投頂會也不是來自大廠或名校，就容易被淹沒掉。對於這個為求便捷導致的公平性問題，我們也在努力優化中，後續會同時通過NLP和排序演算法優化，以及人的力量來努力不讓金子埋沒（認真臉

建議&吐槽

學術站右側有專門的交（吐）流（槽）群，很懶的小夥伴也可以直接在本文評論區留言~