AI 분야에서 가장 자주 쓰는 두 자료 사이트가 「arXiv」와 「Papers with Code」입니다.
둘을 잘 활용하면 최신 연구를 효율적으로 따라잡을 수 있습니다.
arXiv(arxiv.org)는 「출판 전 논문 공유 플랫폼」입니다.
학술지에 정식 게재되기 전 논문을 자유롭게 올리는 곳으로, AI 분야는 사실상 모든 논문이 arXiv에 먼저 공개됩니다.
매일 수십 개의 새 AI 논문이 올라오며, RSS·메일 알림으로 관심 분야의 새 논문을 받아 볼 수 있습니다.
AI 분야는 「cs.LG(머신러닝)」, 「cs.CL(언어)」, 「cs.CV(컴퓨터 비전)」, 「cs.AI(일반 AI)」, 「stat.ML(통계 ML)」 카테고리가 중심입니다.
「arxiv-sanity」(arxiv-sanity-lite.com)는 카프시가 만든 도구로, arXiv 논문을 더 보기 좋게 정렬·필터링해 줍니다.
Papers with Code(paperswithcode.com)는 「논문 + 그 논문의 구현 코드」를 함께 모은 사이트입니다.
한 논문이 어떻게 코드로 구현됐는지, 어떤 데이터셋·벤치마크에서 어떤 점수를 냈는지를 한 페이지에서 볼 수 있습니다.
「SOTA(State-of-the-Art) 모델」을 분야별로 정리한 리더보드가 매우 유용합니다.
두 사이트 활용 패턴: 1) 「Papers with Code의 SOTA 페이지」에서 자기 분야의 최신 강자 모델 찾기.
2) 그 모델의 arXiv 논문 읽기.
3) 「arXiv-sanity」로 비슷한 후속 논문 찾기.
4) 트위터·Hugging Face Daily Papers로 매주 새 논문 받기.
이 흐름이 AI 최신 연구를 따라잡는 표준 워크플로우입니다.
한 줄 요약
arXiv는 AI 논문이 가장 먼저 공개되는 플랫폼이고, Papers with Code는 논문 + 구현 + 벤치마크를 함께 보여 줍니다.
「SOTA 페이지 → arXiv 논문 → 후속 논문」 흐름이 표준입니다.
더 알아볼 것
- Hugging Face Daily Papers — 매일 큐레이션
- arxiv-sanity-lite — 더 보기 좋은 arXiv
- Connected Papers — 논문 인용 그래프
