|直达学界最前沿！机器学习成果主站助你永不落伍
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不管是在学界还是业界 ， 机器学习的发展都十分迅速 ， 相关论文数量的呈指数增长 ， 平均每15分钟就有一篇新论文发表 。
这种发展速度也给我们带来了新的挑战：面对越来越多的论文和知识库 ， 我们该如何过滤信息 ， 保证获取最新知识？
有一个机器学习成果主站致力于在一处汇总机器学习的所有成果 ， 可以保持与该领域进展时刻联系 。 每个人都可以从最新的知识中受益 ， 包括研究人员、工程师和业余爱好者 ， 以便改善可获得性 ， 并最终促进自身的发展 。
去年我们的 leaderboards排行榜功能迈出了第一步 。 用机器可读的格式和免费的许可证 ， 将所有在ML中发布的结果整理到一起 ， 这是整个社区的努力 。 成千上万的贡献者为自己和其他的论文添加了结果 ， 所有人的共同努力让我们创建了世界上最大的机器学习成果数据库 。
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本文将介绍几个令人兴奋的有代码论文的更新:
· 新成果界面：直接链接到arXiv论文的表格 ， 成为机器学习成果的主要来源 。
· 大型数据库更新：800多个新的排行榜 ， 5500多个新结果 ， 方法之间能够进行更多的任务比较 。
· 机器学习提取算法：半自动提取论文结果 ， 比以往精度更高 。
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新成果界面
研究人员对排行榜功能的主要要求之一 ， 是更清晰说明论文中的成果来自何处 。 因此我们推出了新成果界面 ， 直接将成果与arXiv论文中的原始表格链接起来 。
例如ImageNet排行榜 ， 单击任意一行的结果图标 ， 它将跳转到文章表格中成果的来源 。 示例如下：
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现在论文中成果直接链接到表格
这个新界面还可以作为新的论文成果编辑器 ， 社区可以添加来自他们自己论文的结果 ， 并直接将它们与内部的表格链接 。 这个接口目前只能用于使用LaTeX源代码的arXiv论文 。
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大型数据库更新
新界面和提取模型拓宽了资源：截至目前 ， 这里已有800多个新的排行榜和5500多个新结果 。 这有助于资源全面性的实现 ， 但还远远不够！我们呼吁所有机器学习论文的作者、工程师和爱好者提交自己的和读过的任何论文 。
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我们的数据库是免费开放的 ， 每个人都可以做出贡献 。 所有的数据都是在免费的开放数据许可协议下授权的 ， 可以在这里下载所有JSON格式的数据 。 社区的持续贡献将保持资源的运行 ， 提高可访问性 ， 让知识在领域里动起来 。
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自动提取结果
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从论文到使用AxCell的成果
过去的一年里 ， 我们一直在研究从机器学习论文中自动提取成果的方法 。 如今有了新的人工循环系统 ， 便于成果的提取 。
模型为每一篇arXiv机器学习论文生成建议 ， 可以选择接受也可以拒绝 。 比以前的最先进水平显著提高的性能 ， 已经使系统在实际上可以实现 。 这将提高成果的质量和覆盖率 ， 以便随时向社区通报机器学习的新进程 ， 哪怕是在小众冷门和专门的子领域 。
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