搜索引擎优化论文(机器学习论文不怕找不到官方代码，不必在搜索引擎上找半天)

　　搜索引擎优化论文(机器学习论文不怕找不到官方代码，不必在搜索引擎上找半天)

　　小茶来自奥飞寺

　　量子位报告 | 公众号QbitAI

　　本周，arXiv 上线了提交源代码的功能。从现在开始，你在阅读机器学习论文时，不再害怕找到官方代码。

　　但是，如果作者自己没有提交代码，而是有第三方实现呢？去谷歌找它？

　　你不必！现在给大家讲一个浏览器插件神器，可以帮你快速找到论文对应的代码，不管是官方的还是第三方的，都不用在搜索引擎上搜索很久。

　　这个插件叫做 Find Code for Research Papers，它现在支持 Chrome 和 Firefox 浏览器，可以直接在 App Store 中找到。

　　用户不多，但都是 5 星评论。

　　而且它不仅支持 arXiv，还支持 Google Scholar 甚至 Twitter。只要论文对应的链接有开源代码，右侧就会显示【CODE】按钮。

　　例如，在谷歌学术页面搜索“StyleGAN”：

　　或者在arXiv网站下搜索机器学习相关论文：

　　或者看看AI领域学者介绍他们新论文的推特：

　　看到右边的代码了吗？点击它可以一键快速跳转到GitHub。

　　有网友表示，用了之后，省了很多找代码的时间。之前可能要花几十分钟才能找到的代码，真正在几秒钟内就能看到。

　　该插件的开发者是 CatalyzeX 的创始人兼首席执行官 Gaurav Ragtah。CatalyzeX 是面向生产商和制造商的机器学习中心。在其官方网站上，您可以按需搜索AI模型论文及其代码。

　　现在 Gaurav 帮助你把这个搜索引擎变成一个更容易使用的插件。如果您觉得有用，请下载并试用。

　　铬插件：

　　火狐插件：

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