【机器学习论文成果发布工具包(开源指南)】- 发布论文：在arX-20240108081114

【机器学习论文成果发布工具包(开源指南)】
- 发布论文：在arXiv上上传和分享论文。arXiv是一个免费的开放获取论文发布平台,不需要同行评审。
- 发布代码仓库：在GitHub上分享代码。GitHub是一个代码版本控制平台。可以分享训练代码、模型加载示例代码等。
- 发布数据集：在Hugging Face Hub提供托管、发现性和社交功能的数据集。还可以用datasets库自动化加载。
- 发布模型：在Hugging Face Hub提供模型的托管、展示和社交。可以分享各种机器学习库的模型权重。
- 搭建交互式Demo：在Hugging Face Hub上搭建机器学习驱动的在线Demo。使用Gradio可以快速原型化。
- 增进采用和使用:创建集合将所有项目文档收集在一起；建立论文项目页面；在Hugging Face论文页面索取关联；进行宣传。
- 庆祝发布：通过社交平台宣传；与研究人员或开源贡献者合作放大影响力；与社区互动建立关系。

主要的平台和工具包括:
- arXiv：论文发布
- GitHub：代码托管
- Hugging Face Hub：数据集、模型、Demo托管
- Gradio：快速构建Demo
- Overleaf：协同论文写作

一些具体的建议:
- 论文要遵循期刊模板要求
- 在README中给出代码示例非常有用
- 数据集要明确license和任务类型等元信息
- 模型同样要明确License、任务类型、语言等元信息
- Demo简单直接更受欢迎，添加引导说明很有帮助

总的来说,开源发布要确保资源间链接互相关联，元数据充分，并进行有效宣传。开源不仅仅是公开分享，也要建立社区关系并推动技术发展。
《Open Source Research Toolkit 🤗 - Google Docs》 网页链接 #机器学习# #人工智能#