机器学习论文与代码资源平台：Papers with Code

在机器学习研究和应用中，获取最新论文及其对应代码对于开发者、研究者和学生来说至关重要。Papers with Code 提供了一个免费平台，整合论文、开源代码、数据集和评估表，用户可以通过任务分类快速找到所需资源。平台收录超过 10 万篇带代码的论文和近 1.5 万个数据集，同时提供模型精度榜单，让科研与开发更高效。

Papers with Code 是什么？

Papers with Code 是一个专注于机器学习论文和代码实现的在线平台，集合了论文、代码、数据集和方法评测。用户可以按照任务分类查找论文、对应 GitHub 代码以及模型性能比较。平台旨在让科研人员和开发者快速获取最新的研究成果和实践实现，便于复现实验、学习算法和进行模型开发。

网站地址：https://huggingface.co/papers/trending

核心功能

Papers with Code 面向机器学习研究者、开发者和学生，提供全面资源和高效检索功能，主要功能包括：

• 论文收录——提供超过 105,000 篇带有代码的机器学习论文。
• 开源代码关联——大多数论文均提供对应 GitHub 源码，便于复现与使用。
• 数据集整理——收录近 15,000 个机器学习数据集，支持多任务使用。
• 任务分类检索——按任务类型分类，快速找到相关论文和模型。
• 模型精度榜单——提供不同任务模型的性能对比与排行。
• 方法与评估表——展示论文方法、实验细节和性能指标。
• 综合资源整合——一站式获取论文、数据、模型和代码，提高研究效率。

使用场景

Papers with Code 适合科研人员、学生、开发者和技术爱好者，用于论文阅读、算法复现、模型开发和数据集探索。

操作指南

新用户可在 3 分钟内上手 Papers with Code：

1. 打开 Papers with Code 官网。
2. 在搜索框输入关键词或任务名称，例如「图像分类」或「GPT」。
3. 浏览搜索结果，选择论文标题查看详情。
4. 点击论文页面中的「Code」入口访问 GitHub 源码。
5. 查看任务分类、数据集和模型精度榜单，快速获取参考资源。
6. 可收藏或下载论文 PDF、代码和数据集以便后续使用。
   （注意：部分数据集下载可能需要注册或遵循特定许可协议。）

支持平台

Papers with Code 支持 Web 浏览器访问，可在 PC、平板和移动端使用，无需安装额外软件即可浏览和下载资源。

产品定价

Papers with Code 提供 免费 使用模式，所有论文、代码和数据集资源均可免费访问。

常见问题

Q1：是否需要注册账号？
无需注册即可浏览和下载大部分资源，但注册后可管理收藏和关注任务。

Q2：是否收费？
平台资源完全免费，无需付费使用。

Q3：代码和数据集是否完整可用？
大多数论文提供 GitHub 源码，数据集可通过链接获取，但需遵循原作者许可。

Q4：支持哪些机器学习任务？
覆盖分类、生成、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等多个任务类别。

跳跳兔小结

Papers with Code 是面向科研人员、学生和开发者的机器学习论文与开源代码平台，提供论文、数据集、模型和精度榜单的一站式资源获取。操作简便、免费开放，适合学习、复现和开发场景使用，不适合仅需商业化完整数据集或不关注开源代码的用户。