PaperWeekly 的「每周值得读」栏目是大家非常喜欢的一个栏目,是基于人工来推荐最新的 paper 给大家,旨在帮助大家更高效地找到高质量的 paper。
我在之前也想过通过一些技术手段来过滤好 paper,比如制定一些规则,牛人作者的 paper 一定是好 paper,作者数量越多的 paper 越可能是一篇质量高的 paper,title 中带有 overview、survey 等关键词的 paper 可能会是好的 paper,牛校或者大厂的 paper 越有可能是好的 paper 等等。但,机器能够捕捉的 feature,一定是已有的 feature,对于未知,对于潜在可能非常好的东西可能并不那么理想,所以我觉得基于人工来推荐可能才是相对更加合适的方法。
目前 PaperWeekly 推荐的 paper 仅限于 NLP 领域,不太能够满足读者的广泛需求,所以我们在这里招募一些对刷 arXiv 感兴趣的爱好者,一起来丰富 PaperWeekly 的推荐内容,一起来为大家提供更好的服务。我们关注的相关领域包括:
1. cs.CL
2. cs.AI
3. cs.CV
4. cs.IR
5. cs.LG
6. cs.NE
7. stat.ML
如果大家愿意来一起做这件公益的事情,那么我们能为大家带来什么?
1. 国内外优质企业的内推机会
2. 高质量活动、会议的门票
3. 一起交流最新学术研究的机会
4. 非常 geek 的独家定制周边纪念品
感(xiǎng)兴(chuān)趣(wǒ)的同学欢迎添加下面的微信号,并注明「学校+硕士生/博士生+研究方向」,一起来为 AI 领域学术的发展贡献自己的一份力量。
关于PaperWeekly
PaperWeekly 是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是 NLP 的各个方向。如果你也经常读 paper,喜欢分享知识,喜欢和大家一起讨论和学习的话,请速速来加入我们吧。
关注微博: @PaperWeekly
微信交流群: 后台回复“加群