作为学术界或工业界的从业者，对于机器学习和计算机视觉的最新进展是否感到不知所措？想知道有哪些YouTube频道、通讯、播客和平台可以让您保持最新动态，同时保持理智！
动机
最近的机器学习（ML）和计算机视觉（CV）的更新是一个很大的挑战，从用于生成人工智能（AI）的稳定扩散到作为基础模型的分割任何东西。我们不要忘记像Llama 2和ChatGPT这样的大型语言模型。在ML或CompVis社区中，要保持最新状态变得越来越困难。在本文中，我将与您分享一些通讯、YouTube频道、播客和平台，让您可以紧跟我们目前所处的热潮。
本文安排如下：
- 通讯
- YouTube频道
- 播客
- 其他平台
让我们开始吧！
通讯
Ground Truth：目前是我最喜欢的通讯之一！它为您提供计算机视觉领域最新和最伟大的突破。此外，它还分享了最近的技术和工具的新闻，以及最佳实践。如果您是从事工业界工作的人，这对您来说可能非常有帮助。
The Neuron：虽然它不是专门为计算机视觉设计的，但它是一个非常好的通讯，为您提供相关、有趣，更重要的是可消化的AI动态和工具的综合。对我来说，只需要大约五分钟的时间阅读，如果您想要了解更多细节，它会指向链接供您稍后阅读。
The Batch：这也是一个通用的AI通讯，分享最近在AI领域发生的新闻和见解。在通讯的开头，Andrew Ng分享了一些他对这些主题的观点。与之前的通讯相比，这是一个相当全面的通讯。
Import AI：这是一个每周分享前沿AI研究以及在工业界中的AI新闻的通讯。它还分析了它对现实世界的影响，并讨论了AI领域的安全和道德问题。
Davis Summarizes Papers：这不完全是一个通讯，但作者基本上总结了每周在arXiv上发布的10到20篇机器学习研究论文。我发现这非常有帮助，因为它提供了对这些论文的压缩理解。当然，如果您发现某篇论文非常有趣，您可以详细阅读它。如果您是研究生或研究人员，您一定要看看！
YouTube频道
Yannic Kilcher：我猜您已经知道他的频道；如果还不知道，快去订阅吧！我喜欢把Yannic的频道看作是AI界的BBC新闻。正如他在关于部分中所提到的：“我制作有关机器学习研究论文、编程和AI社区问题以及AI对社会的广泛影响的视频。”如果您只有一个YouTube频道来跟踪AI相关的内容，那就是这个频道。
Two Minute Papers：如果您想要对AI研究论文和新闻进行简短的摘要，这是一个非常好的频道。想象一下Davis Summarizes Papers，但是通过视频进行讲解。有些视频的长度超过两分钟哈哈。同样，研究生和研究人员请注意！
Abhishek Thakur：有新的ML算法发布？Abhishek的频道制作了构建这些算法的教程。想象一下，这个频道不仅让您保持对新的ML算法的最新动态，而且教您如何实现和构建这些算法！这个频道让我想起了我的本科时代（*怀旧*），当时我曾经追随YouTube上的教程进行业余项目。
其他一些很棒的频道您可以考虑关注的有AssemblyAI、What’s AI和AI Coffee Break。
播客
Lex Fridman Podcast：正如Lex所说：“关于智能、意识、爱和权力的对话”。我最喜欢的是这个和这个。
The Robot Brains Podcast：Pieter Abbeel的目标是与AI领域的领先专家讨论如何构建具有智能的机器人！这是我目前最喜欢的一个。
Machine Learning Street Talk：目前Spotify上最受欢迎的AI播客，灵感来自学术研究。该播客与AI领域的杰出人物一起深入探讨AI技术分析，并通过涵盖该领域的主要思想，达到了广泛的范围和严谨性。
TWIML AI Podcast：通过这个播客，他们带来了一批多样化的机器学习和人工智能研究人员、从业者和创新者，目标是使机器学习和人工智能更加易于接触。它面向机器学习/人工智能研究人员、数据科学家、工程师和精通技术的业务和IT领导者。
Jay Shah Podcast：Jay采访了来自工业界和学术界的机器学习和人工智能领域的人士，目标是从受访者那里获得关于如何入门的建议。还讨论他们的经历、见解以及最新的研究课题。
其他平台
网站：考虑关注paperswithcode和papers.labml.ai，以获取机器学习领域的最新论文。您可以按日期和时间排序，并按主题查找论文。
GitHub：我喜欢关注52CV，以了解在顶级视觉会议上发表的论文及其代码的最新动态。例如，这里是CVPR 2023的论文及其代码（大部分），还按特定主题进行了分类，如目标检测和持续学习等。
Twitter：我多年来一直使用Twitter来及时了解机器学习/计算机视觉的最新动态。我关注的人中既有工业界的，也有学术界的从事机器学习/计算机视觉的人士。您可以在这里找到他们。
结论
在本文中，我讲述了学术界或工业界的从业者如何及时了解机器学习和计算机视觉领域的最新进展。我列举并描述了YouTube频道、通讯、播客和其他平台，您可以使用它们来跟踪机器学习/计算机视觉领域的最新进展，无论是在工业界还是学术界。您可以从这里提到的其中之一中选择，并看看哪种方法适合您，而不是跟随所有方法并感到不知所措！
关于作者
我是加拿大蒙特利尔康考迪亚大学的博士候选人，从事计算机视觉研究。我还是Décathlon的应用机器学习科学家，在那里我帮助构建将体育图像和视频转化为可操作智能的新型机器学习系统。如果您想了解更多关于我的信息，请访问我的网页。