机器学习领域研究者大多熟悉 PapersWithCode，这个资源网站上托管着 4 万多个研究的实现代码，但它没有进一步解决「有代码也复现不了」的问题。这个问题或许可以在「Papers Without Code」上找到答案。

简单来说，在 Papers Without Code 上，研究者可以提交无法复现的机器学习论文以及他们的工作细节，例如他们花费了多少时间来复现结果。如果提交内容有效，则 Papers Without Code 方面将与该论文原作者联系，并要求其澄清或公布实现细节。论文成功复现后，可以在 PapersWithCode 或 GitHub 上发布，供其他研究人员参考。如果作者未及时答复，该论文将被添加到「不可复现的机器学习论文列表」中，公开处刑。

如果某篇论文「光荣上榜」，论文作者会被第一时间告知，并有机会作出回应。这一机制的建立也是希望能够促进机器学习社区之间的有效交流，并培养健康的研究生态。

网站地址：https://www.paperswithoutcode.com/

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