paper-rec

paper-rec

一个 Gradio 演示，根据你给的标题、摘要或关键词，从 arXiv 推荐十篇近期的机器学习和 AI 论文。适合研究者和学生。

由 bluebalam 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：paper-rec 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 演示，用来推荐机器学习和 AI 论文。每天出现的论文太多，挑下一篇来读很难。这个演示从最新的 arXiv 论文里挑选，并按你以前喜欢的内容来定制列表。

适合谁：它适合关注机器学习的研究者、学生和工程师，让他们不用翻遍每篇新论文，就能得到一份简短的阅读清单。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
学术界 | 博士生 | 找和自己已经喜欢的论文相近的新论文 | 输入阅读清单里一篇论文的标题
产业研究 | 机器学习工程师 | 不用翻每日列表，也能跟上某个主题 | 输入几个主题关键词
教育 | 课程讲师 | 为课堂收集某个主题的近期论文 | 输入一段与课程内容对应的摘要

如果你需要机器学习和 AI 之外的论文，可以跳过它，因为这个演示面向的就是这个领域。

用在哪里：

• 网页浏览器，直接在 Hugging Face 的 Space 页面上使用
• 在装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux 上运行本地副本

Use case | Who | What they get back
找下一篇要读的论文 | 研究者 | 一份前十名的推荐文章列表
按关键词探索主题 | 学生 | 与关键词相近的近期 arXiv 论文

如何设置：在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。

• Python 和 pip
• huggingface_hub 包，用来获取文件
• requirements.txt 里的包，以及 Gradio

1. 安装 Hugging Face Hub 包。
2. 把这个 Space 下载到名为 paper-rec 的文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 先安装 Gradio，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download bluebalam/paper-rec --repo-type space --local-dir paper-rec
cd paper-rec
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开 Hugging Face 上的 Space 页面，输入你喜欢的论文的标题或摘要，或者两者都输入。你也可以输入你关心的主题关键词。演示随后会给你十篇推荐文章。

示例：你输入上个月喜欢的一篇论文的标题。演示会回答十篇符合你口味的近期论文，都从最新的 arXiv 投稿中挑出。

新手与专家：如果你是新手，先从一篇你喜欢的论文开始，粘贴它的标题。你会得到十篇可以试读的论文，不用自己去搜。

如果你懂这个领域，输入是自由文本，可以是标题、摘要或关键词，输出是来自近期 arXiv 论文的固定前十名列表。来源没有说相似度怎么计算，请读 app.py 了解方法。

你输入标题、摘要或关键词
演示把它们与近期 arXiv 论文比对
你得到十篇推荐文章

注意事项：

• 它覆盖机器学习和 AI 领域的近期 arXiv 论文，所以较早的或其他领域的论文可能不会出现
• 排序背后的方法在 app.py 里，不在 README 里
• License: mit
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: arXiv 论文列表和你输入的文本

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：10
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/bluebalam/paper-rec
• 文件：https://huggingface.co/spaces/bluebalam/paper-rec/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。