distill 一群学术大牛做了份机器学习新期刊Distill：让学术论文可交互

王新民李林整理和安排

量子比特QbitAI制作

机器学习研究几乎每周都有新的发展，但这些新的发展已经成为论文呈现在我们眼前的方式，可以说是百余年不变。

昨天，谷歌大脑的克里斯·奥拉(Chris Olah)和山·卡特(Shan Carter)发布了一份专注于机器学习研究的新期刊:《提取》(Stellet)。与过去一百年的论文不同，蒸馏水将利用互联网以可视化和交互式的方式显示机器学习的研究成果。

这本新杂志一发行，它的创始人奥拉就说他将来会专注于蒸馏而不是博客。Google Research、DeepMind、YC孵化器、OpenAI都发文章介绍，伊恩·古德费勒等人在推特上踊跃转发，Reddit机器学习版也进行了热烈的讨论。

每个人的热情不仅仅是因为它强大的背景，蒸馏真的戳到了从业者的痛点。

1987年，北京大学的钱教授给德国发了第一封电子邮件。到目前为止，互联网已经存在了近30年。然而，在这30年间，学术论文刚刚从纸质期刊转移到PDF。

举个栗子:

△用卷积网络加速欧拉流体模拟

写论文看论文3秒的心疼研究者。

一篇(理想的)stellet文章可以让用户直接与机器学习模型进行交互，所以称其为“读者”并不合适。

理想情况下，这样的文章可以将解释、代码、数据和交互式可视化工具集成到一个环境中。在这样的环境下，用户可以用传统静态媒体无法做到的方式来探索这篇文章。他们可以改变模型的结构，尝试不同的假设，立即看到操作对结果的影响。这可以帮助用户快速建立对文章的理解。

蒸馏水将以标准的方式包含在传统的学术出版系统中，如ISSN、CrossRef等。你可以在谷歌学术上搜索stellet的文章，这也将有助于作者获得学术声誉。提取文章由知识共享属性许可证授权，这只是指作者的名字。

蒸馏不仅可以发表学术论文，还可以接受高质量的解释性文章。

在发表之初，Google团队已经在蒸馏水发表了几篇解释性的文章，分别是关于神经网络的权值，利用t-SNE方法的高维数据可视化，以及利用神经网络的手写体字母生成。这些文章就是上面说的“高质量的解释性文章”，也给我们展示了stelect文章的形式。

创始人克里斯·奥拉(Chris Olah)和山·卡特(Shan Carter)也是总体规划和促进项目实施的关键人物。两人都有丰富的创建高质量解释性文章的经验和可视化技巧，致力于支持作者添加视觉和动态元素，创建高质量的原创文章展示。

蒸馏水发布的背后，也缺乏指导委员会的大力支持，包括以下成员:

约舒·本吉奥(蒙特利尔大学)

迈克·博斯托克(可视化库d3的开发者)

阿曼达·考克斯(《纽约时报》)

伊恩·古德费勒(谷歌大脑)

Andrej Karpathy (OpenAI，人工智能非营利组织)

沙基尔·穆罕默德(人工智能企业DeepMind)

迈克尔·尼尔森(企业孵化器Y组合公司)

费尔南达·维加斯(谷歌大脑)

刚刚宣布将押注于人工智能轨道的YC孵化器，对蒸馏水寄予厚望。他们在官方博客上说，有一天，蒸馏张文将成为一个有自己能力和独特风格的创意媒体，一个可以自由探索机器学习研究的媒体。

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