Code & ML-Forschung
Papers with Code
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Code & ML-Forschungfree
ML-Papers, verknüpft mit ihren Implementierungen und Benchmarks — Paper-Seite und README gemeinsam importieren.
It links a paper to its open-source implementation and to leaderboards showing how it compares against other methods on the same benchmark, so you can check a paper's claims against running code rather than the abstract alone. That combination is useful for an ML notebook comparing several approaches to one task. Its coverage leans toward recent, widely reproduced papers, so it's a weak source for older or less popular methods.
In Gemini Notebook importieren
- 1Kopieren Sie den Link oben (oder eine bestimmte Seite der Website).
- 2Klicken Sie in Ihrem Notebook auf Quelle hinzufügen → Website.
- 3Link einfügen und bestätigen – es können mehrere Links auf einmal eingefügt werden, einer pro Zeile.
Dokumentationsseiten lassen sich besser importieren als Repositories: Fügen Sie die Docs-URL oder die README-Seite eines Projekts ein, nicht das Repo-Root.
Weitere code & ml-forschung-Quellen
- Hugging Face PapersEin täglich kuratierter Feed aktueller KI-Forschung, jedes Paper mit einer Diskussionsseite, die zusätzlichen Kontext liefert.
- GitHubREADMEs, Docs-Ordner und Wikis sind starke Quellen dafür, wie ein Tool tatsächlich funktioniert — die gerenderte Seiten-URL einfügen.
- MDN Web DocsDie Referenz für Web-Plattform-APIs — verlässliche Faktengrundlage für ein Webentwicklungs-Notebook.
- Stack ExchangeAkzeptierte Antworten auf den technischen Seiten sind gute, gezielte Quellen für eng gefasste Fragen.