Обсуждение

«А ещё куча нечитанной свежатинки по ИИ в табах» Можно вопрос: а как Вы находите и отделяете качественные технические/научные публикации - от всех остальных? Это какая-то технология мониторинга или метод случайного Яндекс-тыка?

Это моя хорошо обученная нейронная сетка ))) У меня воспитанный за много лет нюх на важное и интересное. Я читаю ленту, и вдруг понимаю, что "вот эта публикация важна". А потом обычно ещё много разных других людей в ленте говорят о её важности. Иногда и я говорю. Иногда не говорю, и она так и улетает вместе с архивацией табов (у меня в OneTab накопилось 5488 табов за год -- там ой-ой сколько интересного, в том числе интересного так и не читанного).

Лента - это агрегатор наподобие Feedly? 5488 табов - это же по 15 выбранных табов в день при беглом просмотре. И что происходит с табами через год - ещё одна сетка генерит развитие отрасли?) Вручную ведь пересматривать нереально. Может быть, есть такие продвинутые научные журналисты, которые (помимо статей о британских ученых), умеют составлять обзорные статьи по направлению?

лента у меня составная, это набор тех лент, которые я просматриваю (например, по deep learning это https://vk.com/deeplearning, по разным всякостям -- https://hightech.fm/, что пишут избранные френды в фейсбуке, и так далее). Про журналистов ничего сказать не могу. Обзорные статьи журналисты не могут составлять. Это трудная работа, обзоры составлять -- там главное это навести структуру на обширный материал, указать тренды, а это журналисты не могут. Я как-то организовывал написание и редактирование серии обзоров, это тяжкий труд и журналисты там не справятся.

Есть такие журналисты. Есть несколько человек ведущих регулярные обзоры публикаций, как по индустри так и по исследованиям. Я недавно делал подборку ссылок на такие обзоры: https://medium.com/@surmenok/best-sources-of-deep-learning-news-fbc98815bad3