科研党痛失「快乐老家」？Paper With Code宣布关闭，网友对Hugging Face新版块不买账 原创

随着 Hugging Face  联合创始人兼 CTO Julien Chaumond 在其 X 账号上官宣推出「Trending Papers」，Paper With Code  关闭的消息一锤定音，「震」得不少开发者、科研人员心痛不已。

一个时代的结束

从数据集标题、描述等内容乱码，到网站显示「Bad Gateway 502」，Paper With Code 自 7 月初便出现了宕机、访问异常的情况，但官方迟迟没有出面回应，有用户通过 GitHub Issue 的形式向其运营团队询问进展，同样未有回复。

网站宕机多日，网友通过 Issue 询问恢复时间

作为科研人员的「快乐老家」，这个聚集了论文、代码、 benchmarks 、 leaderboards  等多类资源的平台，在全球范围内拥有大量拥趸，随着越来越多的开发者、科研人员察觉无法访问网站获取信息，「Paper With Code 关站」、「网站被攻击」等多方猜测在 X 、 Reddit 、知乎等平台蔓延开来。

直至 7 月 25 日，Julien Chaumond  通过其个人账号宣布 Hugging Face 与 Meta 、 Paper With Code 合作构建了一个替代平台 Trending Papers，并直接言明「Paper With Code 已于前一日停止运营」。

Julien Chaumond 宣布推出「Trending Papers」

替代已经关闭的 Paper With Code

这一消息也迅速在全球范围内传播开来，Meta 研究员 Lucas Beyer 直言，「一个时代结束了」。

Meta 研究员 Lucas Beyer 发文称这是一个时代的结束

这条推文也「炸」出了大量资深用户，大赞 Paper With Code 的 SOTA 和 leaderboards，也哀叹后续「无处可去」，甚至有网友称其为「机器学习研究的维基百科」。

用户对该网站评价极高

同样地，知乎等国内社交平台上也是哀鸿遍野。

Hugging Face 能否顺利接盘

「极大的方便用户快速找到一个领域内的 TOP 方法」，「是查找论文 leaderboard 和代码实现的优质资源」，「是寻找 SOTA baseline 的中坚力量」……从全球使用者的真实反馈中不难发现，Paper With Code 的优势在于资源整合及梳理，这种细分至领域、按照 benchmarks 得分来呈现的分类排名，能够帮助用户快速定位其想了解、对标的模型。

正因如此，多数网友对于 Hugging Face 大力推广的 Trending Papers 并不买账——「目前功能还不够细，我一般会用 Paper With Code 的 SOTA 来定位不同领域的最强模型，这样能快速知道我们的项目应该和谁去对比」，一位深度用户介绍道。

同时也有网友质疑道：「paperwithcode」项目记录了 3,000～5,000 个不同任务的信息和对比，而 Hugging Face 过去几年中只涵盖了约 40 个任务。 HG 准备好接手了吗？为什么这些宝贵的信息还没有被完整复刻……」

根据 Trending Papers 的主要运营人员介绍，该板块主要聚焦于追踪热门论文，并关联其在 GitHub 上的代码实现，目前看来并未「继承」Paper With Code 的排名展示。

网友希望 Hugging Face 能够保留 leaderboards 功能

诚然，在开源领域，代码可复现的重要性与价值丝毫不亚于理论上的创新与突破。而 Paper With Code 近年来的定位正如其名，即便是被 Meta 招入麾下之后，也仍在过去的很长一段时间内保持了稳定、中立的运营。此番宣布关站的个中原委难有定论，或许是商业价值拷问之下的无奈之举，亦或是大模型更新频率之高所带来的运营压力激增难以持续……

但可以确定的是，Paper With Code 在 7 年的运转之中已经形成了一套得到开源社区高度认可的资源整合模式，目前已经有不少开发者自发创建了「平替」项目，希望能够继承衣钵，但挑战可想而知，例如海量规模、高度分散的资源汇总、存储；机器学习、大模型日新月异之下的高效内容更新等等。在等待 Trending Papers 完善其功能体系的同时，也期待能够涌现出更多综合资源站，重建开发者的「快乐老家」。

关于 Paper With Code

Papers with Code 创建于 2018 年 7 月，初衷是希望能够帮助机器学习的爱好者跟踪最新发布的论文及源代码，并快速了解最前沿的技术进展，网站将 arXiv 上最新的机器学习论文与 GitHub 上的代码（TensorFlow/PyTorch/MXNet 等）对应起来，用户可以按标题关键词查询，或者按热门程度进行排列。

创始人 Robert Stojnic 和 Ross Taylor 均毕业于剑桥大学，二人共同创建该网站后仅 1 年便被 Meat AI（彼时的 Facebook AI）招致麾下，并共同在 Meta AI 主导了 Llama 2 和 Llama 3 的开发。

Robert Stojnic

Ross Taylor