Distill：对标 arXiv 的机器学习开放平台横空出世，交互式期刊
新智元编译
来源：Google blog、DeepMind blog、distill.pub
译者：刘小芹
【新智元导读】Google Brain，DeepMind，YC Research 等联合推出 Distill，一个新型开放性科学期刊平台，更设立初始奖金共125000美元 Distill Prize 支持优秀研究，背后支持者包括 Yoshua Bengio、Ian Goodfellow 等。
科学不仅仅是发现新的结果。科学也与人类的理解有关。科学家需要开发符号、类比、可视化，以及对想法的解释。科学的这一人类维度不容忽视，它与科学的核心深深相关。
像其他科学领域一样，机器学习研究中交流的重要性怎么强调也不为过：它有助于推动技术进步，让研究圈子能够分享、讨论以及得到新的发现。
这就是为什么 Google Brain，DeepMind，YC Research 以及其他人合作推出 Distill。Distill 是一个新型开放性科学期刊，同时也是一个旨在支持人类对机器学习理解的生态系统。Distill 是一个独立的组织，致力于培育研究的新领域。
Distill 背后的人
现代网络技术为 Distill 提供了用于表达科学的这一人类维度的强大的新工具。利用 Distill，我们可以创建交互式图表和用户界面，以直观地展现研究的想法。过去几年里已经出现许多这类令人难以置信的演示。
一个解释神经图灵机的交互图，Olah & Carter, 2016.
Reactive diagrams 让静态媒介中不可能实现的交互类型实现了。将鼠标停留在图上，可以观察神经图灵机如何将其注意力转移到旧的记忆值以创造新的值。
用于 t-SNE 降维的 interactive playground 可以帮助读者对技术及其应用有直观理解。
可检查性 RNN 手写模型允许读者输入实例并实时查看激活。
然而，尽管机器学习领域有大量会议和期刊，但没有任何研究组织专门出版这些研究成果。这部分是由于重视程度不够，部分是由于传统的出版机构所凭借的媒介无法支持交互式可视化。缺乏一个可以发表的地方，许多重要的贡献不被算作“真正的学术贡献”，它们的作者也无法进入学术支持体系。
传统的学术研究成果仍然主要以 PDF 的形式发表，阻碍了这种直观的交互。
Distill 旨在构建一个支持这些工作的生态系统，包括三个部分：一份研究性期刊，认可优秀工作的奖项（10000美元），以及帮助创建交互式文章的一系列工具。
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