交互式线上科学期刊Distill上线，Ian Goodfellow表示“学ML就找它”

如今，机器学习的发展正如火如荼，每天都有众多最新研究论文在线上发表。论文不仅承担了分享研究成果的责任，同时，也表达了科学家们对事物的不同理解。

雷锋网了解到，为了更好地让机器学习领域的科学家们分享研究成果，探讨最新进展， OpenAI,、DeepMind和 YC Research等多个机构机构于昨日联合发布了一个交互式科学期刊网站Distill，该网站主要有发表期刊学报、为优秀著作发放 Distill prize奖金以及提供交互性论文写作工具这三个功能。

Distill有何特色？

采用先进的网络技术

Distill使用了先进的网络技术。人们可以利用Distill，创建交互式图表和用户界面，直观地展现研究思路。

一个解释神经图灵机的交互图，Olah & Carter, 2016

在过去几年里，已经有多个研究工作用此方法呈现，使得论文表现力大大提升，呈现方法例如：

可探索的解释说明（Explorable Explanations）：

http://explorableexplanations.com/；

浏览器中的深度学习 ConvNetJS：

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/；

机器学习可视化介绍：

http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/；

借助媒体进行再思考的方法：

http://worrydream.com/MediaForThinkingTheUnthinkable/；

等等。

用于 t-SNE 降维的 interactive playground 动图，帮助读者直观理解技术及其应用

提供专业的发布场所

机器学习领域有大量的会议和期刊杂志，但却没有一个能统一出版研究人员成果的地方。这一方面是由于人们之前对这一问题缺少关注，一方面是因为传统出版方式无法呈现出交互式、可视化的论文。

有了Distill，许多重要研究成果就能以更好地方式呈现，而它们的作者也将能进入学术支持体系。

为优质成果提供奖金

DeepMind为Distill年度奖的特约赞助商，该奖励旨在表彰机器学习领域表达最佳、呈现的概念最具创新力的研究成果，以帮助研究人员提高创新思维和多元化思维。

而且，DeepMind的研究人员Shakir Mohame也将担任指导委员会的成员。

组织构成

作为一个独立组织，Distill的成员主要有：

编辑：

Shan Carter 和ChrisOlah（谷歌大脑）

指导委员会成员：

Yoshua Bengio (蒙特利尔大学)

Mike Bostock (d3创建人)

Amanda Cox (纽约时报)

Ian Goodfellow (谷歌大脑)

Andrej Karpathy (OpenAI)

Shakir Mohamed (DeepMind)

Michael Nielsen (Y Combinator研究院)

Fernanda Viegas (谷歌大脑)

学界反应热烈

雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，该平台一经发布，研究者们纷纷在推特上表示，Distill对于发展机器学习大有裨益。

以下是几位大牛的推文，读者可以感受一下学界圈对Distill的一般评价。

Ian Goodfellow在推特上称：“想学机器学习吗？来关注distillpub。”

前不久，李飞飞在谷歌云计算大会上讲到AI民主化战略（详细报道可见雷锋网报道《李飞飞：从四个方面让AI民主化》）；她在推特上表示，Distill也是实现一个“AI民主化的好办法”。

斯坦福大学兼职教授Reza zadeh在推特上说道，看到机器学习在谷歌发布的Distill上能有这么清楚地解释，真的很开心。

谷歌AI研究员François Chollet在推文中称，能够解释和利用现代用户界面，真是很赞的创举。

人类遗传学和认知功能实验室研究员Guillaume Dumas 在推文中表示，用Distill展示论文非常简洁。

Distill如此受大牛们的青睐，不知arXiv等传统论文网站是否也会借鉴这一思路，创造出更多表达力更强、互动性更高的论文展示方式？

本文作者：夏睿

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