Code et recherche en ML
Papers with Code
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Code et recherche en MLfree
Articles de machine learning associés à leurs implémentations et benchmarks — importez la page de l'article et le README ensemble.
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.
Importer dans Gemini Notebook
- 1Copiez le lien ci-dessus (ou une page précise du site).
- 2Dans votre notebook, cliquez sur Ajouter une source → Site web.
- 3Collez le lien et validez — vous pouvez en coller plusieurs à la fois, un par ligne.
Les pages de documentation s'importent mieux que les dépôts : collez l'URL de la doc d'un projet ou sa page README, pas la racine du dépôt.
Plus de sources code et recherche en ml
- Hugging Face PapersUn fil quotidien d'articles de recherche en IA, chacun avec une page de discussion qui apporte du contexte.
- GitHubLes README, dossiers de docs et wikis sont d'excellentes sources pour comprendre comment un outil fonctionne réellement — collez l'URL de la page rendue.
- MDN Web DocsLa référence pour les API de la plateforme web — une base fiable pour un notebook de développement web.
- Stack ExchangeLes réponses acceptées sur les sites techniques font de bonnes sources ciblées pour des questions précises.