传统学术发表形式是 PDF 文件。但是，这种文件形式阻碍社区以一种新的互动创造性的方式共享科研成果。Distill 是一个现代的交互、视觉化期刊平台，面向现有以及新的机器学习研究成果。Distill 使用了现代用户界面，注重对研究的理解与诠释。这个平台包括三部分：一份期刊，一份奖金，还有各种创作互动文章的工具。

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一种新的交互视觉化期刊平台 Distill 今天正式启动。

　　

　　Distill 的发布得到了社区巨大支持，谷歌大脑的 Chris Olah 和 Shan Carter 是创始人，也是 Distill 整体愿景勾勒和执行的关键人物。

和每个科学研究领域一样，在机器学习领域，学术交流重要性在怎么强调都不会过分。

机器学习社区一直欢迎新的科研交流形式。现有的交流方式是在传统期刊上发表论文，在 arXiv 上托管，由代码库以及社区力量予以支持，比如 JMLR 和 JAIR，通过会议和调查、海报、博文、视频、演示、播客以及访谈的方式进行传播交流。

在这一背景下，Distill 做出了自己独特的贡献：以一种新的互动创造性方式分享科研成果。

网页是一种分享新思考方式的强大媒介。过去几年中，我们已经看到过许多富有想象力的这方面例子（）。Distill 是一个新的独立、基于网页的媒体，面向清晰、开放（解密）的机器学习研究。包含三个部分：一个期刊，一份奖金，还有创作互动文章的各种工具。

　　

Olah 在博客中表示，「我并没打算在这个网站上（）写更多的关于深度学习的文章，我会成为 Distill 的联合编辑。Distill 是一个机器学习领域里的虚拟、交互期刊，侧重点是读者理解。我相信，这个平台能让我更好地服务研究社区。如果你喜欢我的博客，你最好首先在 Distill 上找我的文章。那上面的文章肯定比这里的内容要好很多。」

　　

Distill 以标准方式集成到传统学术出版系统中（ISSN 和 CrossRef 等）。Distill 的文章将显示在谷歌学术中，这将有助于作者获得学术影响力。Distill 的文章也将根据知识共享署名许可证（Creative Commons Attribution licenses）进行许可。

诞生背景：「研究欠债」

Olah 表示，colah.github.io 很让我引以为傲。这些文章的阅读量已经超过 200 万次，有些文章已经成为大学课程的必读参考文献。但是我还是想解释一下为什么要搬到 Distill。

事实上，我对自己的研究工作已深感不安。我对研究社区做出的首要贡献就是除了理解机器学习，就是还知道如何将这种理解描绘出来（让他人更直观进行理解）。当然，我也做过一些有用的研究贡献。但是，我着力的地方是解释和消化其他人的研究发现。我很难不去认为，较之好的研究，这类研究的重要性仅是第二位的。

大约一年前，一些事情让我对此感到不安。我开始担心自己没法尽自己所能做出最好的研究，我感觉自己的研究工作有点不那么正统。我试着抛开这些想法，但是没用。我必须为自己找一个合理的解释。

我的答案是研究欠债（Research Debt）。

当人们都冲向新发现而不注重交流沟通这些新发现时，就会出现研究欠债的问题。

比如，当我们匆忙改完论文以满足大会的最后期限时，通常会有一些交流上的可读性和清晰性等问题。读者很难理解作者的想法，这可能给整个社区带来严重影响。

研究领域会变得嘈杂，能量也会随之被耗尽。在这样一个环境下，有人注重增进理解、清晰和交流沟通会非常有价值，这些人扮演着某种「研究蒸馏器（research distiller）」的角色。清晰的写作让每个人受益。

　　

Distill 的价值意义

1、合法化非传统研究作品。

许多研究人员想要从事的研究工作并不能轻易包含在传统 PDF 论文中，这些人也无法获得从事这类工作的支持。作为研究社区的成员，如果没有将这些非传统、精彩研究作品视为真正的学术贡献，我们是在辜负这些研究人员的心血。

对我来说，这么做并不仅仅是看起来很重要。我希望看到更多的人去做这类工作。当然，已经有不少人或多或少在这片领域里耕耘了，但是这些研究只占他们工作的一小部分，而且还是非正式的方式。通过与他们交流，我开始发现，对此感到不安、倍受压力的人并非我一人。

我希望他们得到更多的支持。我特别想要支持那些可能『以此为生』的人，虽然会有一些很漂亮的工作等着你，如果你成了一名优秀的『研究蒸馏器』，但是，其中运行机制是非正式的，外部人也看不到它们，这确实是在冒险。我们能做的更漂亮些。

Distill 是一个机遇，我们可以开始打造这种生态系统。Distill 期刊会为这类研究工作提供渠道，将其正统化成为一种真正的学术贡献。Distill Prize（我拿出了 2 万 5 千美元）将会颁给这一领域的杰出研究工作。当然，还有很多工作要做，这仅仅是第一步。

另外，科学研究不是一个人的单打独斗，而是协作。无论是新研究还是解释性工作，都是如此。当你试着解释新研究时，更是如此。

不幸的是，个人博客并不能有效实现这一点。博客会给博主以及组织博客带来更多声誉，但排除了组织之外的协作者，也常常降低了个体贡献者的重要性。

Distill 是一个中立平台。就像传统的论文，我们也会在论文顶部列出作者及其所属机构的名称。不过，Distill 会深入创作背景，聚焦作者和他们的研究工作。

2、作为新的平台，Distill 提供了让新发现成为可能的新思维方式。

一些新的符号、视觉化以及思想模型都能加深我们的理解。通过孕育这类新的思维方式，Distill 为新发现创造可能。

　　

3、机器学习需要更多的透明性。

机器学习会从根本上改变人类与计算机的交互方式。因此，让这些技术变得透明非常重要，借此我们也能了解和安全掌控系统运作方式。Distill 会为生动展示这些思想提供平台。

　　

幕后团队

　　

Distill 的发布得到了社区巨大支持。谷歌大脑的 Chris Olah 和 Shan Carter 是创始人，也是 Distill 也是整体愿景和执行的关键人物。

Chris 和 Shan 在创造超高品质解释文章和视觉材料方面有着大量的经验。他们致力于支持作者创造高品质博文、视觉和动态元素。

OpenAI 的 Andrej Karpathy 在指导委员会负责文章发表，Greg 协助筹集奖金。

DeepMind 也是 Distill 奖金（Distill prize）的赞助者。Shakir Mohamed 是指导委员会成员，其他成员还有 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow 等人。

colah.github.io 的命运

Colah 还谈到了一点愿望：希望将不同类型的文章分配给不同的平台。

随着 colah.github.io 崭露头角，我也得到了回报，但也会有些不舒服。

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