【杂谈】扒一扒Reddit，Medium， 深度揭秘（我来扒一扒）【杂谈】扒一扒Reddit，Medium，Quora与知乎等国内外高质量AI社区与内容平台，tik

正简而言之Ganganagar必有我师，自学不可能将死板，他们须要时常与外边的人沟通交流，透过申明的科学论文，高峰论坛等以获取科学知识，探讨心得体会。

作者&撰稿 | 言有三

自学的方法和渠道有超越前人，这一次主要介绍亚洲地区外的高效率高峰论坛新闻报道媒体，创作网络平台，概要街道社区，聊聊如何从众人的睿智中以获取确凿资料展开自学。

1 贴吧高峰论坛reddit等新闻报道资料库网络平台

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

Reddit是一个SNS新闻报道公交站点，近似于亚洲地区的贴吧，元老频繁游荡，总之我们已经不孤单了，许多的新闻报道都是第一时间从上面曝出。Reddit在美国可是网络流量仅次Google、YouTube、Facebook、Amazon，名列第六的网站。

它最大的特点是透过使用者对各种主轴的回帖展开展开分类，接着所有的Reddit使用者对其投票表决，好的文本大自然会被，这是质量的保证。

reddit里面的文本按照看版来展开分类，简而言之看版，即“A Reddit”，是同样主轴的文本了，我订户了machinelearning和iphone这两个看版，所以主页出现的是马萨省文本。

上面他们来看一看machinelearning看版的文本：

上面有news，discussion，research，project等主轴展开分类。

可以点选进相应的主轴看一看。

如果你想自己发表呢？就点选左侧的create post接着排印诗歌创作即可

没有复杂的撰稿网页，这里本来是一个探讨街道社区，不须要过于花俏，好的文本大自然会被所推荐上去的。

reddit更多动作游戏就须要自己探索了，我也是刚开始玩。

除了reddit这样的街道社区之外，只不过除了许多的非官方新闻报道媒体也会时常发布文本，我时常看的是Google有关的新闻报道。

是谁站在人工睿智/广度自学的前沿，当然是Google，从Google的非官方以获取最新的资料库是没小毛病的。

Google News：https://news.google.com/news/section?q=Machine%20Learning

这些年看完的DeepMind项目组的文章少说也有50篇以上，没有哪个项目组比它们更值得被高度关注。

DeepMind：https://deepmind.com/blog/

国外有关的除了deeplearning.ai，openai，fastml等等。

deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/
openai: https://openai.com/ 
fastml: http://fastml.com/

只不过我觉得一般人不会有心力高度关注的，不如等亚洲地区新闻报道媒体报道，亚洲地区有较好的移动端高效率资料库新闻报道媒体，QQ社会公众网络平台/今日头条新闻等。

关于一些AI方向的社会公众号，之前已经所推荐过，我们可以点选或者扫码阅读。

【随笔】天下苦社会公众号久矣，如何利用这几类社会公众号展开广度自学？

2 文本创作网络平台Medium

https://medium.com/

Reddit是一个大杂烩，什么都有，读最新的消息当然就选Reddit，但是如果要读好文章，就得来Medium，收费订户制，这一点我很喜欢，尊重高效率创作者。

Medium是由Blogger和Twitter联合创始人埃文·威廉姆斯(Ev Williams)创办的文本创作网络平台，如果读者足够细心，就会发现机器之心等网络平台的大量翻译文章都来自于这里。

许多企业都采用Medium作为全公司或其中一个项目的博客发布网络平台，包括Airbnb，Facebook，Kickstarter，Udacity，Block.one，Square，Towards Data Science等等，Towards Data Science也是亚洲地区的一众自新闻报道媒体网络平台时常翻译博客的地方。

Medium是一个基于主轴(topic)的创造网络平台，这也是它最大的特色，只不过跟reddit或者说所有的文本网络平台都是一样的，注册的时候选择好感兴趣的主轴，后面机器自学算法就会给你所推荐，我选择了science，technology，programming等主轴。

在Medium，是先有主轴接着才有文章，而不是先有文章接着再添加主轴，也是说我们来到一个主轴上面写文章，而不是写完了给它打标签，主轴被放在collection中，如下。

创建主轴的权限只开放给少数人，创作者的个人属性被弱化，文本非常集中地围绕着主轴而生产，带来的好处是更高的质量，总之这是一个更注重文本而非人的群体协作型网络平台，与维基百科很像嘛。

怎么保证质量呢，使用者透过阅读，可以给予好文章投票表决，当分数达到一定分值，就会被往更靠前的位置所推荐，在这里，与reddit的一个不同之处在于，就算不是热门文本，只要质量高，也会被。

正是依靠这样的所推荐系统刷掉了劣质文章，从而维持较高的质量。

前面说过许多的企业都使用Medium作为博客系统，他们常常从Towards Data Science公司阅读一些文本，上面是它的机器自学的板块。

https://towardsdatascience.com/machine-learning/home

有最新文章，一周精选，各类主轴(deep learning/self driving)等。

在medium，你可以收获高效率的文本，同时依靠自己的创作获得收入，所推荐有时间的朋友可以多高度关注。

亚洲地区类似的文本创作网络平台那就多了去了，免费的有csdn，简书等，付费的有gitchat，极客时间等，不过美国人都做不好的付费阅读，国人的希望还真的不大，好在技术是个硬通货，我是真心希望QQ社会公众号能把付费阅读做好的，这样我会更有动力创作好的文本。

3 概要街道社区Quora与chan

https://www.quora.com/

quora是美版chan，chan是国产quora，不过chan的功能还是要更多一些，不过概要仍然是最核心的功能。

由于网络，语言等问题，我觉得我们也不用上quora了，用好chan就对了。在这里没必要去介绍chan是什么了吧，说说它的最重要的一些功能吧。

3.1 提问与回答

这是它的初心，也是最重要的功能，我们可以去提问，会被所推荐给合适的人。个人可以在创作者中心看到一系列问题了，这是我的后台，快有1500个问题没有答了，心力有限只能选择很有意义并且自己会的答。

另外，如果你想勾搭元老，还可以展开付费提问，毕竟元老的时间更加宝贵嘛。上面是我的一个付费回答，付出劳动获得科学知识的尊重，对创作者来说是较好的。

3.2、专栏

chan专栏大概是除了教材之外整理科学知识最系统的几个地方之一了，至少大部分人创建专栏的初衷都是针对某一方面的文本展开持续创作。

而且专栏相对于QQ社会公众号的一个好处是可以修改更新，别的不多说了，给我们所推荐一些专栏吧。筛选从文章的质量，文章的转载互联网性，文章的数量，文章的可读性等4个方向展开筛选。

(1) 质量要求是紧随研究前沿，有一定的理论水平。

(2) 转载互联网性要求文章多为自己转载互联网而不是第三方投稿。

(3) 文章数量要求专栏有能力持续输出，覆盖较广的范围。

(4) 文章须要有条理有连续性，不是想到什么就写什么。

机器之心：https://zhuanlan.zhihu.com/jiqizhixin 
paperweekly:https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly
SIGAI人工睿智讲堂:https://zhuanlan.zhihu.com/c_202034018
广度自学大讲堂：https://zhuanlan.zhihu.com/dlclass
超智能体:https://zhuanlan.zhihu.com/YJango
阿里机器智能:https://zhuanlan.zhihu.com/c_179394357 

等等，太多了，不做一一介绍。

也献上他们的专栏吧。

有三AI学院：https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233

除了一系列子专栏，可以自取。

3.3、chanlive

是直播了，虽然直播网络平台许多，chan的相对来说会更加有保障一些吧，毕竟创建live有一定的门槛。

除了上面说的贴吧高峰论坛，创作网络平台，概要街道社区，除了许多其他的自学渠道，包括arxiv等论文网络平台，github等技术街道社区，kaggle等比赛街道社区。

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作为技术人员，多读多写，总会受益无穷的。以上是我关于贴吧高峰论坛，创作网络平台，概要街道社区的一些看法，希望能够帮助我们。

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