Bei neuen Technologien wie Künstlicher Intelligenz muss mann immer damit rechnen, dass neue Ansätze und Verfahren entwickelt werden, die noch besser funktionieren. Dies kann sowohl positive als auch negative Folgen für die eigene Geschäftsidee haben. In jedem Fall sollte man sich regelmäßig über die neusten Entwicklungen informieren, um angemessen auf diese reagieren zu können. Eine Reaktion kann entweder in der Integration neuer Verfahren in das eigene Produkt oder in der Priorisierung einzelner Feature bestehen, um so den Fokus anzupassen und sich von neuen Ansätzen abzuheben.
Im Folgenden wollen wir einige Quellen kurz vorstellen, die sich abhängig vom eigenen Kenntnisstand dazu eigenen, einen groben Überblick über den aktuellen Stand der Technik zu behalten. Da die Anzahl der Veröffentlichungen in den letzten Jahren rapide zugenommen hat, ist es unmöglich einen aktuellen Überblick über den gesamten Forschungsbereich zu behalten. Die angegebenen Quellen stellen zwar ohnehin nur die relevantesten Publikationen vor, mit der Zeit wird sich jedoch eine noch kleinere Teilmenge herausstellen, welche für die eigene Idee von Bedeutung ist.
Two Minute Papers
Einstiegsfreundliche Vorstellung aktueller Paper innerhalb weniger Minuten als Videos. Die technische Umsetzung wird jedoch nur sehr grob erklärt und der Fokus liegt vornehmlich bei visuell ansprechenden Themen, die Interesse bei einer breiten Masse wecken.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Kurze Videos | Eingeschränkter Themenbereich |
| Einfach verständlich | Keine technischen Details |
| Veröffentlichungen der letzten Wochen |
Papers with Code
Papers with Code - The latest in Machine Learning
Überblick über zahlreiche Veröffentlichungen mit hilfreichen Sortierungen und Gruppierungen nach Themen. Besonders hilfreich bei der Suche nach passenden Implementierungen. Neben den Papern selbst werden auch Datenbanken und Benchmarks gelistet. Abgesehen von der Sammlung aller relevanten Inhalte zu einer Veröffentlichung, gibt es jedoch keine eigenen redaktionellen Inhalte, sondern nur Links zu Paper, Implementierung usw.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Große sortierte Auswahl an Veröffentlichungen | Keine redaktionellen Zusammenfassungen etc. |
| Viele weiterführende Links (Implementierung, ...) | Auswahl teils zu groß |
| Sehr aktuell |
Yannic Kilcher
YouTube-Kanal mit ausführlichen Video-Erklärungen zu aktuellen Papern. Die technischen Details werden genauer erläutert, dabei wird jedoch ein gewisses Vorwissen erwartet. Die Themen sind vielfältig, jedoch können nur einzelne Paper vorgestellt werden.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Ausführliche technische Erläuterung | Begrenzt auf einzelne Veröffentlichungen |
| Veröffentlichungen der letzten Zeit | Vorwissen notwendig |
| Vielfältige Themen |
Towards Data Science
Sammlung zahlreicher Artikel und Tutorials verschiedener AutorInnen. Die Präsentation aktueller Entwicklungen ist dadurch nur ein Bereich von vielen. Die Qualität der Artikel schwankt stark, im allgemeinen bieten sie jedoch gute alternative Erklärungen zu der originalen Veröffentlichung.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Artikel auf unterschiedlichem Niveau | Qualität der Artikel schwankt |
| Alternative Erklärungen der Verfahren | Sehr breites Themenfeld (auch Grundlagen etc.) |
The Batch
Wöchentliche moderierte Inhalte, die die wichtigsten Entwicklungen im Bereich KI präsentieren. Neben Papern werden auch andere Veröffentlichungen oder Ereignisse behandelt. Die Texte zu jedem Thema sind zwar knapp, dafür allerdings gut strukturiert mit einer Einordnung in den aktuellen Kontext sowie eine Abschätzung von Chancen und Risiken.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Wöchentliche Zusammenfassung | Nur kurze redaktionelle Inhalte |
| Schnelle Übersicht | Vorwissen notwendig |
| Weiterführende Links | Begrenzte Themen |
Deep Learning Monitor
Automatisierte Plattform, um eine individuelle Startseite mit aktuellen und relevanten Papern zu erstellen. Die Bewertung der Relevanz erfolgt anhand von Twitter-Diskussionen. Die Individualisierung erfolgt durch das Festlegen eines Zeitraums und die Wahl von Keywords. Neue Veröffentlichungen erscheinen dann automatisch, diese werden jedoch nur verlinkt und es gibt keine redaktionellen Inhalte.
| Pro | Contra |
|---|---|
| Extrem aktuell | Keine redaktionellen Inhalte |
| Sehr große Auswahl | Auswahl teils zu groß |
| Individualisierbar | Nur Twitter-basierte automatische Vorselektion |
Weitere Webseiten
- 42 Papers — Sammlung aktuell relevanter Paper
- Arxiv Sanity — Sortierung aktueller Arxiv Paper, jedoch hin und wieder nicht verfügbar
- CatalyzeX — Gruppierung von Papern und Links zur Implementierung
- Connected Papers — Ähnliche Paper finden und als Graph darstellen
- Crossmind — Video Erklärungen zu zahlreichen Papern
- Labml.ai — Sammlung täglich/wöchentlich/monatlich relevanter Paper
- What’s AI — YouTube-Kanal mit 10-minütigen Videos zu aktuellen Papern