5分钟搞定一周AI论文追踪AI-Papers-of-the-Week目录指南【免费下载链接】AI-Papers-of-the-WeekHighlighting the top ML papers every week.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week每到周末arXiv 上新增的 AI 论文又是一批逐篇读完显然不现实。AI-Papers-of-the-Week 这个开源仓库做的事很直接每周把最值得读的 AI 论文精选出来并为每篇配一段要点式解读让你花几分钟扫完行业动态而不是花两小时翻列表。仓库内容按用途分成四块下面按目录逐块过一遍。years/ 目录一年份一篇份的论文索引仓库的根文件 README.md 只是一张索引真正的内容在years/下的四个年度文件里years/2023.md、years/2024.md、years/2025.md、years/2026.md覆盖了 2023 年至今几乎每一周的合集。每周一个二级标题下面是表格每篇论文一行格式固定编号 论文短名如PowerInfer、CogAgent两到四行要点解读讲清这篇论文做了什么、为什么值得看原论文和讨论帖的跳转链接以 years/2023.md 里 12 月那周为例PowerInfer 一条就写明了稀疏神经元 热/冷分离的思路和 11 倍加速的效果——不用点开原文先判断值不值得细读。research/ 目录457 篇论文的 CSV 结构化数据除了阅读视图research/ 目录下还有一份ml-potw-10232023.csv把精选论文抽成了五个字段Title、Description、PaperURL、TweetURL、Abstract共 457 条记录。这份数据比 Markdown 更适合批量处理想看某段时间内的热点分布按日期统计标题关键词即可想拿摘要做向量化检索直接读 Abstract 列research/README.md 还挂了两个 Colab NotebookDataset Creation、Model Training说明团队自己也是基于这份数据做训练的如果你要搭一个自己的论文雷达这份 CSV 比重新爬 arXiv 省事得多。pics/ 目录每周的封面插图pics/ 下按周存放了 12 张封面图文件名如Week-Jan23-29-2023.png内容多为当周论文的模型结构图拼板适合做团队内部分享的配图。一条典型的阅读路径假设你想了解最近大模型推理优化的进展打开 years/2026.md从最近的周往回翻几页找到带推理inference字样的条目用要点解读判断相关性再决定是否读原文。想做得更系统就把 CSV 里的 Description 列丢进关键词统计两周就能画出你关注方向的热点变化。这个仓库适合三类人每周需要保持 AI 资讯量的算法工程师、做文献调研的研究生、以及需要给团队做技术周报的负责人。它不替代原文精读价值在于帮你把先读哪几篇这一步的成本降到最低。想上手的动作只有一个git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week克隆后直接打开years/2026.md从最新一周开始读或者导入research/ml-potw-10232023.csv开始做统计——两条路径任选其一当天就能看到结果。【免费下载链接】AI-Papers-of-the-WeekHighlighting the top ML papers every week.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/9/12 15:52:42 · 阅读 1.2k 5分钟搞定一周AI论文追踪：AI-Papers-of-the-Week目录指南
5分钟搞定一周AI论文追踪AI-Papers-of-the-Week目录指南【免费下载链接】AI-Papers-of-the-WeekHighlighting the top ML papers every week.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week每到周末arXiv 上新增的 AI 论文又是一批逐篇读完显然不现实。AI-Papers-of-the-Week 这个开源仓库做的事很直接每周把最值得读的 AI 论文精选出来并为每篇配一段要点式解读让你花几分钟扫完行业动态而不是花两小时翻列表。仓库内容按用途分成四块下面按目录逐块过一遍。years/ 目录一年份一篇份的论文索引仓库的根文件 README.md 只是一张索引真正的内容在years/下的四个年度文件里years/2023.md、years/2024.md、years/2025.md、years/2026.md覆盖了 2023 年至今几乎每一周的合集。每周一个二级标题下面是表格每篇论文一行格式固定编号 论文短名如PowerInfer、CogAgent两到四行要点解读讲清这篇论文做了什么、为什么值得看原论文和讨论帖的跳转链接以 years/2023.md 里 12 月那周为例PowerInfer 一条就写明了稀疏神经元 热/冷分离的思路和 11 倍加速的效果——不用点开原文先判断值不值得细读。research/ 目录457 篇论文的 CSV 结构化数据除了阅读视图research/ 目录下还有一份ml-potw-10232023.csv把精选论文抽成了五个字段Title、Description、PaperURL、TweetURL、Abstract共 457 条记录。这份数据比 Markdown 更适合批量处理想看某段时间内的热点分布按日期统计标题关键词即可想拿摘要做向量化检索直接读 Abstract 列research/README.md 还挂了两个 Colab NotebookDataset Creation、Model Training说明团队自己也是基于这份数据做训练的如果你要搭一个自己的论文雷达这份 CSV 比重新爬 arXiv 省事得多。pics/ 目录每周的封面插图pics/ 下按周存放了 12 张封面图文件名如Week-Jan23-29-2023.png内容多为当周论文的模型结构图拼板适合做团队内部分享的配图。一条典型的阅读路径假设你想了解最近大模型推理优化的进展打开 years/2026.md从最近的周往回翻几页找到带推理inference字样的条目用要点解读判断相关性再决定是否读原文。想做得更系统就把 CSV 里的 Description 列丢进关键词统计两周就能画出你关注方向的热点变化。这个仓库适合三类人每周需要保持 AI 资讯量的算法工程师、做文献调研的研究生、以及需要给团队做技术周报的负责人。它不替代原文精读价值在于帮你把先读哪几篇这一步的成本降到最低。想上手的动作只有一个git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week克隆后直接打开years/2026.md从最新一周开始读或者导入research/ml-potw-10232023.csv开始做统计——两条路径任选其一当天就能看到结果。【免费下载链接】AI-Papers-of-the-WeekHighlighting the top ML papers every week.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/AI-Papers-of-the-Week创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考