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(公众号：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？

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