人工智能正在温和而坚定地改变世界。你不断尝试保持对最新动态的把握，学习新技能，并且至少在一定程度上预见机器学习中的即将到来的趋势。
那么，你如何跟上所有新闻，并在这个无尽的 AI 信息流中导航呢？
首先，你需要知道你想要什么，并正确地提出你的请求。
其次，你需要知道在哪里查看和关注，以跟上所有 AI 趋势。这就是我们为你准备的一小份有价值资源清单将帮助你的地方。
从...
现在，它是 AI/ML 知识最重要的宝库。几乎所有 AI 领域发布的论文都会出现在这里。这也不奇怪，因为它是免费的、舒适的，并且具有分类和排序等简单但实用的选项。我们非常喜欢这个资源，因为你可以在这里找到几乎任何东西。
但是 AI 行业发展迅速，新论文和新方法层出不穷。信息流如此庞大，有时几乎难以跟上。因此，如果你访问这个资源，最好带有具体的请求。
或访问...
Arxiv-sanity & Arxiv-sanity-lite
为了解决信息过载的问题，五年前，特斯拉的高级总监 Andrej Karpathy 创建了Arxiv-sanity，这是一个只收录最相关和高质量论文的资源。它是一种优质内容的筛选器。在无尽信息的海洋中，这是一个绝妙的主意。
Arxiv-sanity 拥有许多 ArXiv 上没有的实用功能（或者说它们很不直观）。例如，最新热门和最高关注标签非常方便实用。
另一个非常棒的附加功能是创建个人账户，你可以添加好友，查看他们的转发，分享信息，还有更多其他功能。
然而，Andrew 决定不止步于此。不久前，他对系统进行了完全重写，推出了Arxiv-sanity-lite。
还有...
当你进入Papers With Code时，你首先会看到一个美丽的设计。终于！
这是一个极其出色的资源，具有透明的点赞系统，使你能够快速识别趋势。你可以找到并比较任何基准，这点非常重要。你还可以在这里找到论文本身的实现。
Papers With Code 的另一个酷炫之处在于你可以在方法标签中搜索论文和个别方法，提升你对神经网络基本构建块的理解。
每 3-4 周，该资源会通过newsletter发布最突破技术的精华。
Papers With Code 拥有数据集搜索和内部门户，你可以在这里跟踪机器学习研究的动态，以及计算机科学、物理学、数学、统计学和天文学的动态。
你永远不会出错于……
是的，我们都知道并喜欢 Twitter。它是一个分享发现的大型社区。你总能在这里找到一些有趣的内容，而无需太多“搜索压力”。
当然，这里的信息并不总是最新和最鲜活的，但你可以放松脑袋，进入“滚动模式”。有时这非常有帮助。你只需要放松，轻松浏览你认为值得的论文。
我最喜欢关注的账号绝对是：@ak92501
你还可以查看：
在这里你会找到最新和最相关论文的高质量解析。
280 字符的推文对于这样的任务有时不够，所以作者在这里发布简明的新闻和公告。
但这不应该阻止你。一定要访问作者的网站，他用简单的语言解释最新论文中的复杂概念。
是的，这个频道上可能看起来没有有用的信息流。
但这里有一些激励我们继续从事机器学习的东西，让我们感受到其惊人可能性的巨大规模。
看一看频道创作者发布的 AI 艺术作品，它们真是令人难以置信。让你对即将从事的行业充满热爱。
最后……
以下几个频道值得一提。
在这里你会发现对机器学习领域最新论文和新闻的深入分析。
频道上的标准视频通常长达 20 到 60 分钟。因此，它是任何喜欢边吃东西边观看有用视频的人的完美格式。
“生活在这样一个时代真好！”
这个频道提供关于最新机器学习新奇事物的 5 分钟视频评论。是的，有时会稍晚一些，但总是高质量的。
“StatQuest 将复杂的统计学和机器学习方法拆解成易于理解的小块。”
一切机器学习初学者可能需要的完美起点。
这个频道涵盖了机器学习和数据科学的基本概念。
你还可以在这里找到行业洞察。
该频道将吸引任何初学机器学习的人。
在充满竞争的 AI 新闻世界中保持领先并不容易。可以将 AI 研究的世界比作在海洋中游泳：如果你不知道游向哪里，你就会在浩瀚的水域论文中挣扎。 :)
-
学会提出正确的请求。
-
了解你拥有的资源及相关数据和人性化的用户体验。
-
小心地受新兴方法的启发，这些方法正在所有行业领域涌现。
希望这篇文章对你有所帮助。
Bohdan Pytaichuk (@BetterBohdan) 是深度学习研究员、AI 倡导者以及 AI House 的首席信息官。他拥有计算机科学硕士学位。曾从零开发多个机器学习解决方案，他致力于将乌克兰转变为全球最大的 AI 生态系统之一。这项活动包括：向国家的有才华的学生推广 AI；教育他们；将他们的知识与商业需求对接。