上次我做了一份 2023 年的 AI 论文数据集，有 7000 多篇，没想到还挺受欢迎的👉https://www.0.51bbc.workers.dev/t/1229793?p=1#reply9 ，还有老哥问我啥时候更新。所以今天我又来了。
这次我整理了 2024 年的四大 AI 顶会论文，总共 9817 篇。在等更新的各位可以自取啦👉https://huggingface.co/datasets/JensCS/top-ml-conference-papers-2024
这次收录的论文来自四场 AI 顶会：
- NeurIPS 2024：3960 篇
- CVPR 2024：2692 篇
- ICLR 2024：2251 篇
- ACL 2024：914 篇
机器学习、计算机视觉、自然语言处理，过去一年几个最活跃的 AI 研究方向，基本都在这里了。
这份数据集并不是一份只有标题和摘要的目录。每篇论文都整理了研究领域、具体任务、核心问题、主要创新、方法、基线和实验结果，算下来一共 24 个字段。
数据里还留着论文的原文片段和对应的章节位置。看到一个实验结果，可以顺着位置查一下它是写在主实验、消融实验，还是附录里，不用只信一句脱离上下文的总结了。
接下来我大概讲下怎么用。
平时我们想知道一个方向最近在研究什么，通常要从搜论文开始。但是搜论文你只能搜到一些很浅层的信息，比方说主题、摘要什么的，AI 论文常常涉及到的基线啊、测评集、试验条件啥的，你还是要去自己翻。你读十篇还能靠耐心，面对几千篇论文，靠人一篇篇翻就不太现实了。
所以这时候，你就可以拿到这份数据集，作为一份可以直接筛选和比较的研究材料，去加快你的工作进度。
比如你正在找下一个实验方向，那么你可以先选定任务，再把相关论文的核心问题、主要创新、基线和关键指标摆在一起看。这样哪些问题已经被研究烂了，哪些假设还没有充分验证不可靠，以及哪些方法只在少数数据集上成立，一对比看得清清楚楚。沿着这些缺口继续追，就有机会找到值得验证的新问题。
你也可以把这批数据直接交给 Research Agent 。让它先梳理某个方向的技术路线，归纳不同论文共同依赖的假设，寻找尚未覆盖的场景或相互矛盾的结论，再据此整理 research gap ，提出下一步可验证的实验方向。因为数据里保留了原文片段和章节位置，Agent 给出的判断还能继续回到论文中核对，而不是只剩一段没有出处的总结。
如果不搞科研，那做技术选型也能用上。你可以先找出使用同一评测集的论文，再核对模型规模、基线和实验条件。论文里都说自己效果好，但如果训练资源、数据和评价指标不一样，数字放在一起并没有多少意义。数据集能先帮你把比较范围理顺，最后再回到原文确认。
平时要写报告、做分享，这份数据也能派上用场。比方说一个概念最近是不是真的热，大家是在反复讨论同一个问题，还是已经分出了几条不同的技术路线，都可以从论文里找依据。下次领导问起来，你就可以装一波顶回去，免得他又说你跟时代脱节不进步。
最后，如果你觉得数据集喂 AI 这个想法很有用，但是 AI 研究不是你的方向，那么我也可以给你提供方法，这样你就能拿工具去生成自己领域的数据集了，无论是做工程、通讯、硬件等等的吧，我觉得都能派上用场。
首先，你需要准备你所在领域的论文素材，然后用到的工具是这个——Knowhere ，开源小项目，平常使用基本免费： https://knowhereto.ai/github?utm_source=v2ex
这些论文基本都是 PDF 格式，在人眼里看着规整，交给程序却很容易乱套。因为它有很多双栏正文、跨页表格和图片啥的，直接转成纯文本关系就丢了，文字跟资料对不上。
所以第一步，解析 PDF 。用 Knowhere 识别论文里的文字、表格、公式和版面，把正文整理成带有章节路径的内容片段。这里的 chunk 不是按固定字数随手切开的一段文字，它会同时记录自己来自哪一节。Knowhere 会重建整篇论文的章节树，生成 doc_nav.json 。从一级标题到下面的子章节，每个节点都有自己的标题、路径、层级、摘要和片段数量。
接下来我们再让 LLM 判断论文属于模型架构、方法流程、理论分析还是 Agent 系统，并按类型提取不同信息。Agent 论文重点找环境、工具、规划方式和评测基准；理论论文则关注分析对象、理论工具、主要结论和适用边界。
最后，我们把通用信息、分类后的专属字段、原文片段和章节树装回同一条记录，再导出成 JSONL 和 Parquet 。Hugging Face 数据中的 chunks 和 hierarchy ，就是 Knowhere 解析后保留下来的内容。
这样做出来的不是“9817 份论文摘要合集”，而是一批可以筛选和比较、也能顺着章节路径回到原文核对的研究材料了。
除了 PDF ，Knowhere 也可以处理 Word 、PPT 、图片等常见格式，并输出适合 AI Agent 和 RAG 使用的结构化 chunks 与 JSON 。如果你手里也有一批论文、报告或其他复杂文档，都可以拿去试试。
其他没了，下个月可能还会做一份具身智能论文数据集，覆盖 CoRL 、ICRA 、IROS 、RSS 等机器人领域的重要会议。除了核心问题、方法和实验结果，还会继续往下拆动作空间、观测空间、传感器配置、真实机器人平台，以及 sim-to-real 方法。
有需要的老哥可以先关注一下，谢谢。
这次我整理了 2024 年的四大 AI 顶会论文，总共 9817 篇。在等更新的各位可以自取啦👉https://huggingface.co/datasets/JensCS/top-ml-conference-papers-2024
这次收录的论文来自四场 AI 顶会：
- NeurIPS 2024：3960 篇
- CVPR 2024：2692 篇
- ICLR 2024：2251 篇
- ACL 2024：914 篇
机器学习、计算机视觉、自然语言处理，过去一年几个最活跃的 AI 研究方向，基本都在这里了。
这份数据集并不是一份只有标题和摘要的目录。每篇论文都整理了研究领域、具体任务、核心问题、主要创新、方法、基线和实验结果，算下来一共 24 个字段。
数据里还留着论文的原文片段和对应的章节位置。看到一个实验结果，可以顺着位置查一下它是写在主实验、消融实验，还是附录里，不用只信一句脱离上下文的总结了。
接下来我大概讲下怎么用。
平时我们想知道一个方向最近在研究什么，通常要从搜论文开始。但是搜论文你只能搜到一些很浅层的信息，比方说主题、摘要什么的，AI 论文常常涉及到的基线啊、测评集、试验条件啥的，你还是要去自己翻。你读十篇还能靠耐心，面对几千篇论文，靠人一篇篇翻就不太现实了。
所以这时候，你就可以拿到这份数据集，作为一份可以直接筛选和比较的研究材料，去加快你的工作进度。
比如你正在找下一个实验方向，那么你可以先选定任务，再把相关论文的核心问题、主要创新、基线和关键指标摆在一起看。这样哪些问题已经被研究烂了，哪些假设还没有充分验证不可靠，以及哪些方法只在少数数据集上成立，一对比看得清清楚楚。沿着这些缺口继续追，就有机会找到值得验证的新问题。
你也可以把这批数据直接交给 Research Agent 。让它先梳理某个方向的技术路线，归纳不同论文共同依赖的假设，寻找尚未覆盖的场景或相互矛盾的结论，再据此整理 research gap ，提出下一步可验证的实验方向。因为数据里保留了原文片段和章节位置，Agent 给出的判断还能继续回到论文中核对，而不是只剩一段没有出处的总结。
如果不搞科研，那做技术选型也能用上。你可以先找出使用同一评测集的论文，再核对模型规模、基线和实验条件。论文里都说自己效果好，但如果训练资源、数据和评价指标不一样，数字放在一起并没有多少意义。数据集能先帮你把比较范围理顺，最后再回到原文确认。
平时要写报告、做分享，这份数据也能派上用场。比方说一个概念最近是不是真的热，大家是在反复讨论同一个问题，还是已经分出了几条不同的技术路线，都可以从论文里找依据。下次领导问起来，你就可以装一波顶回去，免得他又说你跟时代脱节不进步。
最后，如果你觉得数据集喂 AI 这个想法很有用，但是 AI 研究不是你的方向，那么我也可以给你提供方法，这样你就能拿工具去生成自己领域的数据集了，无论是做工程、通讯、硬件等等的吧，我觉得都能派上用场。
首先，你需要准备你所在领域的论文素材，然后用到的工具是这个——Knowhere ，开源小项目，平常使用基本免费： https://knowhereto.ai/github?utm_source=v2ex
这些论文基本都是 PDF 格式，在人眼里看着规整，交给程序却很容易乱套。因为它有很多双栏正文、跨页表格和图片啥的，直接转成纯文本关系就丢了，文字跟资料对不上。
所以第一步，解析 PDF 。用 Knowhere 识别论文里的文字、表格、公式和版面，把正文整理成带有章节路径的内容片段。这里的 chunk 不是按固定字数随手切开的一段文字，它会同时记录自己来自哪一节。Knowhere 会重建整篇论文的章节树，生成 doc_nav.json 。从一级标题到下面的子章节，每个节点都有自己的标题、路径、层级、摘要和片段数量。
接下来我们再让 LLM 判断论文属于模型架构、方法流程、理论分析还是 Agent 系统，并按类型提取不同信息。Agent 论文重点找环境、工具、规划方式和评测基准；理论论文则关注分析对象、理论工具、主要结论和适用边界。
最后，我们把通用信息、分类后的专属字段、原文片段和章节树装回同一条记录，再导出成 JSONL 和 Parquet 。Hugging Face 数据中的 chunks 和 hierarchy ，就是 Knowhere 解析后保留下来的内容。
这样做出来的不是“9817 份论文摘要合集”，而是一批可以筛选和比较、也能顺着章节路径回到原文核对的研究材料了。
除了 PDF ，Knowhere 也可以处理 Word 、PPT 、图片等常见格式，并输出适合 AI Agent 和 RAG 使用的结构化 chunks 与 JSON 。如果你手里也有一批论文、报告或其他复杂文档，都可以拿去试试。
其他没了，下个月可能还会做一份具身智能论文数据集，覆盖 CoRL 、ICRA 、IROS 、RSS 等机器人领域的重要会议。除了核心问题、方法和实验结果，还会继续往下拆动作空间、观测空间、传感器配置、真实机器人平台，以及 sim-to-real 方法。
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