好久木有在知乎冒泡了，不知道还能不能出现在大家的timeline上哇QAQ
正文开始之前还是先习惯性的碎碎念一下。前段时间换了研究方向，重新pick了问答和检索，为了追上相关问题的最新进展，就顾不上写文的刷了一堆paper，加上几件事情的从0到1确实费了一些精力，因此停更了好几个月。
这几个月的时间里，大部分为数不多的业余精力都放在了运营「卖萌屋」上，跟小伙伴们努力维持一些有趣有料的原创输出，小屋也更好看啦。另一些精力就是放在本文要讲的事情上啦！几个算法工程师强行上阵web前后端甚至UI，做了一个帮助大家高效率刷paper的学术小站。一顿踩坑之后，终于近期把小站收拾的“看起来像个样子了”(´Д` )
小站地址！
arxiv.xixiaoyao.cn
很好记有木有(￣∇￣)别忘了传送回来赞赞赞！
卖萌屋学术站的诞生
顾名思义，学术站就是为学术信息而生嗒！
虽然AI行业变得越来越卷，但CV、NLP等热点方向依然在持续高速的发（灌）展（水）中，经常涌现出一些有趣的paper，可能哪天就被借鉴用于解决手上的问题了。所以入门后，养成追前沿、刷paper的习惯是非常非常必要的，无论你是在学术界还是工业界。
不过由于众所周知的某墙，以及某些不是很好用的国外服务，导致新手刷paper的效率很低，又经常分不清哪些paper（可能）含金量更高一些，哪些疑似不可靠的灌水，很容易出现费力不讨好的情况，受挫之后又开始选择咀嚼各大小媒体的论文解读了。以卖萌屋为例，虽然每周能为大家递上两三篇原创已经看起来很高产了，但是实话讲，那些我们发现的有趣的paper里，最终能呈现到粉丝面前的可能只有2~3成。毕竟，理解容易生成难哇。。。
所以本着授人以鱼不如授人以渔的想法，就跟小伙伴们把自己平时刷paper的服务努力优化了一下，开放出来啦~希望能帮到各位爱追AI前沿的小伙伴们。
小站的目标
就是为了方便大家更加高效便捷的获取CV、NLP、IR等领域的学术信息啦（后面悄咪咪观察一下，用的人多的话再考虑加研究方向）。这里的高效便捷体现在几方面吧
- 不用跟那个什么墙斗智斗勇了，访问速度很快的
- 抽出来了一些paper质量相对比较高的机构名和学术会议/期刊名，如果精力有限，可以优先刷刷这些，如下图所示，一篇paper录用的会议名会在标题上放用橙色的tag标出，机构名会用蓝色的tag标出。比如图里这篇《TeaForN：Teacher-Forcing with N-grams》的paper就是今天刚放出来的Google发表于EMNLP20的论文（快夸夸我们
不过，这种抽取会议名和机构名置顶的做法也会导致一些公平性问题。有的好paper确实没投顶会也不是来自大厂或名校，就容易被淹没掉。对于这个为求便捷导致的公平性问题，我们也在努力优化中，后续会同时通过NLP和排序算法优化，以及人的力量来努力不让金子埋没（认真脸
建议&吐槽
学术站右侧有专门的交（吐）流（槽）群，很懒的小伙伴也可以直接在本文评论区留言~
