Les Chercheurs perdent-ils Leur « foyer Heureux » ? Paper With Code a Fermé, Et Les Internautes Ne Sont Pas Impressionnés Par La Nouvelle Section De Hugging Face.

Avec l'annonce officielle de « Trending Papers » par le co-fondateur et CTO de Hugging Face, Julien Chaumond, sur son compte X,**La nouvelle de la fermeture de Paper With Code a été finalisée.**Cela a « choqué » de nombreux développeurs et chercheurs et leur a brisé le cœur.

La fin d'une époque

Des caractères illisibles dans les titres et descriptions des jeux de données à l'affichage de l'erreur « Bad Gateway 502 » sur le site web, Paper With Code connaît des interruptions de service et des anomalies d'accès depuis début juillet, mais la réponse officielle est lente. Certains utilisateurs ont contacté l'équipe opérationnelle pour obtenir des informations sur les problèmes GitHub, mais n'ont reçu aucune réponse.

En tant que « maison heureuse » pour les chercheurs scientifiques,**Cette plateforme rassemble une variété de ressources telles que des articles, des codes, des benchmarks, des classements, etc.**Il compte de nombreux fans dans le monde entier. Alors que de plus en plus de développeurs et de chercheurs constatent qu'ils ne peuvent accéder au site web pour obtenir des informations, des rumeurs telles que « Paper With Code est en voie de fermeture » et « le site web est attaqué » se sont propagées sur des plateformes comme X, Reddit et Zhihu.

Jusqu'au 25 juillet, Julien Chaumond annonçait via son compte personnel que Hugging Face s'était associé à Meta et Paper With Code pour construire une plateforme alternative, Trending Papers.Il a également été directement indiqué que « Paper With Code a cessé ses activités la veille ».

La nouvelle s’est rapidement répandue dans le monde entier.Le chercheur en métaphysique Lucas Beyer a déclaré sans détour : « Une époque est révolue. »

Ce tweet a également « fait exploser » un grand nombre d'utilisateurs seniors, qui ont fait l'éloge du SOTA et des classements de Paper With Code, et ont également déploré qu'il n'y ait « nulle part où aller » par la suite.Certains internautes l’appellent même le « Wikipédia de la recherche sur l’apprentissage automatique ».

De même, les plateformes sociales nationales telles que Zhihu sont également remplies de chagrin.

Hugging Face peut-il réussir à prendre le dessus ?

« Cela permet aux utilisateurs de trouver rapidement les meilleures méthodes dans un domaine », « C'est une ressource de haute qualité pour trouver des classements papier et des implémentations de code », « C'est l'épine dorsale de la recherche de lignes de base SOTA »... Il n'est pas difficile de le découvrir à partir des véritables commentaires des utilisateurs du monde entier.**L’avantage de Paper With Code réside dans l’intégration et l’organisation des ressources.**Ce classement, décomposé en domaines et présenté en fonction des scores de référence, peut aider les utilisateurs à localiser rapidement les modèles qu'ils souhaitent comprendre et comparer.

Pour cette raison, la plupart des internautes n’adhèrent pas aux articles de tendance promus par Hugging Face.« Les fonctions actuelles ne sont pas suffisamment détaillées.« J'utilise généralement SOTA de Paper With Code pour identifier les modèles les plus forts dans différents domaines, afin de pouvoir rapidement savoir à qui mon projet doit être comparé », a déclaré un utilisateur profond.

Certains internautes ont également remis en question le projet Paperwithcode, qui enregistre et compare les informations de 3 000 à 5 000 tâches différentes, alors que Hugging Face n'en a couvert qu'une quarantaine ces dernières années. HG est-il prêt à prendre le relais ?Pourquoi cette précieuse information n'a-t-elle pas encore été entièrement reproduite...****"

Selon les principaux opérateurs de Trending Papers, cette section se concentre principalement sur le suivi des articles populaires et leur association avec leur implémentation de code sur GitHub. Elle ne semble pas actuellement hériter du classement de Paper With Code.

En effet, dans le domaine de l’open source,**L’importance et la valeur de la reproductibilité du code ne sont pas inférieures à l’innovation et aux percées théoriques.**Le positionnement récent de Paper With Code a fait honneur à sa réputation. Même après son acquisition par Meta, l'entreprise a maintenu une activité stable et neutre pendant longtemps. Les raisons de sa fermeture restent floues. S'agit-il d'un déménagement forcé motivé par des préoccupations commerciales, ou la pression opérationnelle accrue due aux fréquentes mises à jour de ses modèles à grande échelle est-elle intenable ?

Mais ce qui est certain, c'est que Paper With Code a formé un modèle d'intégration de ressources hautement reconnu par la communauté open source au cours de ses 7 années de fonctionnement.**À l’heure actuelle, de nombreux développeurs ont spontanément créé des projets « de substitution », espérant hériter du flambeau, mais les défis sont imaginables.**Par exemple, l'agrégation et le stockage de ressources massives et hautement distribuées ; la mise à jour efficace du contenu dans le contexte en constante évolution de l'apprentissage automatique et des grands modèles ; etc. En attendant que Trending Papers peaufine ses fonctionnalités, nous attendons avec impatience l'émergence de sites de ressources plus complets, qui permettront aux développeurs de se sentir chez eux.

À propos de Paper With Code

Papers with Code a été créé en juillet 2018 avec pour objectif initial d'aider les passionnés d'apprentissage automatique à suivre les derniers articles publiés et leur code source, et à comprendre rapidement les avancées technologiques les plus avancées. Le site web compare les derniers articles sur l'apprentissage automatique publiés sur arXiv avec le code disponible sur GitHub (TensorFlow/PyTorch/MXNet, etc.). Les utilisateurs peuvent effectuer une recherche par titre, par mots-clés ou par popularité.

Les fondateurs Robert Stojnic et Ross Taylor sont tous deux diplômés de l'Université de Cambridge. Un an seulement après avoir cofondé le site web, ils ont été recrutés par Meat AI (alors Facebook AI) et ont co-dirigé le développement de Llama 2 et Llama 3 chez Meta AI.