1.为什么要整理这些论坛

刷微博刷多了，说话就会有一股微博味；刷知乎刷多了，说话就会有一股知乎味；看书看多了，谈吐就会变得文雅。人的很大一部分是环境塑造的，因此在能力范围内尽可能让自己的环境变得正面和积极是必要的。通过对环境的筛选和改造，我们就能轻易地找到帮助我们解决当前问题的资源，从而更适合成长。

2.AI学习类论坛

适合学生

Kaggle：

一个数据科学和机器学习的实践平台，有许多免费的课程、数据集和竞赛。社区活跃，讨论区内有大量学习资源和问题解答。

Stack Overflow - AI & Machine Learning 标签：

这个技术问答网站有专门的标签用于人工智能和机器学习的讨论。你可以提问或浏览其他用户的问题和答案，学习编程技巧和算法实现。

Reddit - r/LearnMachineLearning：

这个子论坛专注于机器学习的初学者和学生，提供学习路线、资源推荐、问题解答等。社区非常友好，适合学习者交流经验。

r/LearnMachineLearning

Towards Data Science：

Medium上的一个专栏，汇集了许多AI和机器学习的教程、文章和指南，内容从基础到中级不等，适合学生自学。

Towards Data Science

Coursera Community：

Coursera上的许多AI课程都带有活跃的讨论社区，学生可以在课程论坛中讨论问题，分享学习心得，获取老师和同学的帮助。

Coursera

AI Dungeon & Codeforces：

AI Dungeon有时会举办与AI相关的挑战赛，适合对自然语言处理感兴趣的学生。Codeforces则是一个编程竞赛平台，有许多与算法和数据结构相关的讨论。

AI Dungeon

Codeforces

这些平台适合你在学习的过程中参与讨论、寻求帮助，并获取丰富的学习资源。

3.科研交流论坛

arxiv

更新很多论文，多读论文总是好的。缺点是论文背后的思考过程展现较少。

AI Alignment Forum：

专注于AI安全和伦理问题的讨论，特别是人工智能的对齐问题。很多前沿的研究者在这里分享他们的见解和论文。

Reddit - r/MachineLearning：

一个广受欢迎的社区，涵盖了从基础到前沿的机器学习和AI讨论。经常有研究者分享论文、教程和最新的研究进展。

r/MachineLearning

AI Conference and Journal Communities：

NeurIPS、ICML、CVPR等会议通常都有自己的讨论社区和社交媒体群组。研究者可以通过这些平台与同行交流。

这些社区通常会在会议期间和之后进行活跃的讨论。

ResearchGate：

一个学术社交网络，研究者可以上传和分享他们的工作，参与学术讨论，并与同行进行合作。

arXiv-sanity：

由Andrej Karpathy创建的工具，用于追踪和讨论在arXiv上传的新机器学习论文。用户可以标记和评论他们感兴趣的论文。

arXiv-sanity

The Gradient：

提供深入的AI和机器学习讨论，包括文章、论文评论和访谈。研究者可以在此讨论前沿技术和研究方向。

The Gradient

这些平台可以帮助你获取最新的研究动态，参与讨论，并与同行建立联系。

4.整理和总结

时间有限，选择最高效最好的信息来源就好了。

1.kaggle

这个论坛偏重代码实践，也有论文。可以在上面快速学习大量知识

2.arxiv

这个论坛用于阅读大量具体论文，快速扩充前人思想

3.reddit

这个论坛比较亲民，在基础打好的前提下，在上面进行交流，可以锻炼自己的批判思维能力，形成自己的研究观

4.GPT

万用工具箱，论文代码搞不懂或者想交流都可以考虑它