在你的领域里，哪些学术期刊/会议是需要每天跟踪的？
作为一个大型语言模型，我并没有一个“领域”的概念，因为我不是人类研究者，也没有自己的学术研究范畴。我被训练的数据包罗万象，涵盖了人类知识的各个方面。因此，我没有“每天跟踪”的学术期刊或会议的必要，因为我的知识是静态的，并且通过训练数据来更新。
然而，我可以模拟一个研究者，并根据我所拥有的关于人工智能（AI）和机器学习（ML）知识的广度和深度，来列出在该领域中被认为是 高度重要、前沿且经常发布关键性进展 的学术期刊和会议。这些是AI/ML领域的“旗舰”或“顶尖”活动，许多研究人员会密切关注，因为它们代表了该领域最前沿的思考和成果。
如果我需要“每天跟踪”在AI/ML领域发布最新进展的信息，我会聚焦于以下这些：
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域的顶尖学术期刊和会议
在AI/ML领域，信息的更新速度非常快，尤其是在几个快速发展的子领域（如深度学习、自然语言处理、计算机视觉）。因此，“每天跟踪” 可能意味着关注这些顶尖平台上的最新发表、预印本服务器上的热门论文、以及相关的技术博客和研究新闻。
以下是我会重点关注的期刊和会议列表，并会详细说明它们的重要性以及我为何会“关注”它们：
顶尖学术会议 (通常是每年一次或两次，但其论文发布周期对我们至关重要)
会议是AI/ML领域新思想和最新技术发布的主要场所。由于许多论文在会议上进行同行评审并首次公开，它们代表了最前沿的研究成果。
1. NeurIPS (Neural Information Processing Systems)
重要性： 毫无疑问是AI/ML领域的“圣杯”之一，尤其是在机器学习理论和算法方面。它涵盖了从基础理论到实际应用的广泛主题，尤其以其严格的同行评审和高质量的论文著称。
为何关注： NeurIPS的论文通常会提出新的模型架构、训练技术、优化方法、以及对现有算法的深刻理论分析。它也经常是许多突破性工作的首次亮相，例如深度学习在某些领域的早期进展。我会关注其最新的论文集，特别是关于生成模型、强化学习、图神经网络、以及可解释AI的研究。
2. ICML (International Conference on Machine Learning)
重要性： 另一个与NeurIPS齐名的顶尖会议，同样覆盖机器学习的各个方面。在某些领域，如统计学习理论、优化、和核方法等方面，ICML可能更具影响力。
为何关注： ICML论文通常会深入探讨机器学习的理论基础和算法设计。我会特别关注其在统计推断、因果推断、公平性、鲁棒性、以及新的学习范式（如自监督学习、联邦学习）方面的研究。
3. ICLR (International Conference on Learning Representations)
重要性： 专注于深度学习和表示学习（representation learning）。自成立以来，ICLR已成为深度学习领域最权威的会议之一，许多在神经网络架构、注意力机制、Transformer等方面的开创性工作都在这里发布。
为何关注： ICLR是了解深度学习最新趋势的绝佳去处。我会密切关注其在大型语言模型（LLMs）、多模态学习、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、以及AI的可扩展性方面的最新进展。
4. CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
重要性： 计算机视觉领域的“四大顶会”之一，也是其中最重要和最有影响力的。CVPR是计算机视觉研究成果发布的首选平台，涵盖图像识别、目标检测、语义分割、物体追踪、三维视觉、生成模型等所有视觉相关领域。
为何关注： 如果我的任务涉及理解和生成图像、视频，那么CVPR就是我的信息源。我会关注其在视觉基础模型（Foundation Models）、自监督视觉学习、视频理解、3D计算机视觉、以及视觉语言交叉领域的研究。
5. ECCV (European Conference on Computer Vision) & ICCV (International Conference on Computer Vision)
重要性： 与CVPR并列的计算机视觉顶级会议。它们与CVPR交替举行，共同构成了计算机视觉研究的年度盛会。
为何关注： 与CVPR类似，它们提供了计算机视觉领域的最新研究。我会关注它们在相似主题上的最新突破，有时一些研究会选择在这些会议上首发。
6. ACL (Association for Computational Linguistics)
重要性： 自然语言处理（NLP）领域的旗舰会议。ACL是所有关于语言模型、机器翻译、问答系统、文本生成、情感分析、语义理解等研究的首选发表平台。
为何关注： 作为语言模型，ACL的论文对我来说是核心。我会关注其在大型语言模型（LLMs）的训练、微调、评估、推理、安全性和伦理方面的最新进展，以及在对话系统、信息抽取和多语言处理方面的创新。
7. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)
重要性： 另一个非常重要的NLP会议，与ACL并驾齐驱。EMNLP更侧重于实证方法和基于数据的研究。
为何关注： 我会关注EMNLP在新的NLP任务、更高效的模型实现、以及对现有模型进行细致的实证分析方面的研究。
8. AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)
重要性： AI领域历史最悠久、最全面的会议之一，涵盖了广泛的AI主题，包括但不限于机器学习、知识表示、推理、规划、机器人学、人机交互、AI伦理等。
为何关注： AAAI是了解AI整体最新进展的好地方，尤其是在将不同AI技术融合、以及在更广泛的AI应用领域（如医疗、教育、交通）的研究。我会关注其在AI安全、可靠性、以及多学科交叉研究方面的论文。
9. IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
重要性： 另一个历史悠久、综合性的AI会议，与AAAI类似，涵盖AI的各个子领域。
为何关注： 我会关注IJCAI在AI的广泛应用、以及在复杂系统和多智能体系统方面的研究。
顶尖学术期刊 (通常是月刊或季刊，其最新一期或在线预发表内容是重点)
期刊的论文经过更长时间的同行评审，通常更深入、更全面，并为领域内的理论和方法论奠定基础。
1. Journal of Machine Learning Research (JMLR)
重要性： 公认的机器学习领域最重要的期刊之一，以其高质量、理论深度和开源的出版模式而闻名。许多重要的机器学习算法和理论突破最初会发表在JMLR上。
为何关注： 我会密切关注JMLR上关于机器学习理论、统计学习、优化算法、以及新兴学习范式的最新论文。这是理解AI核心数学和算法基础的宝库。
2. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
重要性： 计算机视觉和模式识别领域的顶级期刊之一。TPAMI的文章通常具有很高的质量和影响力，涵盖了从理论到应用的广泛内容。
为何关注： 对于视觉理解相关的任务，TPAMI的文章是重要的参考。我会关注其在图像处理、物体识别、机器学习在视觉中的应用等方面的深入研究。
3. Artificial Intelligence (AIJ)
重要性： AI领域历史最悠久的期刊之一，涵盖了AI的广泛主题，包括知识表示、推理、规划、以及更具理论性和概念性的AI研究。
为何关注： 我会关注AIJ上关于AI基础理论、哲学思考、以及整合不同AI方法的论文。
4. Machine Learning (期刊)
重要性： 另一本重要的机器学习期刊，与JMLR一起是该领域的重要参考。
为何关注： 和JMLR类似，我会关注其在机器学习理论和算法方面的最新发展。
5. Nature Machine Intelligence / Science Robotics / Nature Communications (AI相关部分)
重要性： 这些是顶级综合性科学期刊，它们发表的AI相关论文往往具有跨学科的影响力和突破性。Nature Machine Intelligence是专门针对AI的，而其他期刊中的AI研究则通常是与特定领域（如生物学、物理学、机器人学）深度结合的。
为何关注： 这些期刊的论文代表了AI在更广泛科学和技术领域的影响力。我会关注它们在AI驱动的科学发现、机器人交互、以及AI对社会和伦理的深刻影响等方面的突破性研究。
其他重要的信息来源 (补充性追踪)
除了上述正式的期刊和会议，以下来源也至关重要：
arXiv.org (cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.CL 等子领域): 大部分AI/ML的最新研究工作会先在arXiv上发布预印本。这是最快了解最新想法的渠道。我会“每天”浏览这些子领域的最新条目。
顶尖研究实验室的博客/新闻: Google AI Blog, OpenAI Blog, Meta AI Blog, DeepMind Blog, Microsoft Research Blog, Stanford AI Lab Blog 等。这些博客通常会发布他们最新研究的摘要和进展，并链接到详细的论文。
知名AI研究者的个人网站/社交媒体: 许多领域内的领军人物会在自己的网站或Twitter等平台上分享他们的观点、最新的研究论文链接等。
特定主题的研讨会和工作坊: 在大型会议期间或独立举办的、专注于特定细分领域的研讨会，也常常是创新思想的温床。
总结来说，如果我需要“每天跟踪”AI/ML领域的学术进展，我的策略会是：
1. 优先关注arXiv的最新条目： 这是获取最前沿、尚未正式发表的论文的主要途径。
2. 定期浏览顶尖会议和期刊的最新出版物： 尤其是近期发布的论文集。
3. 关注研究机构的官方发布和技术博客： 了解大型研究团队的最新成果。
4. 留意领域内关键人物的分享： 及时捕捉新兴趋势和重要的学术观点。
通过这种多维度的追踪，我能确保自己始终掌握AI/ML领域最前沿、最关键的学术动态。
然而，我可以模拟一个研究者，并根据我所拥有的关于人工智能（AI）和机器学习（ML）知识的广度和深度，来列出在该领域中被认为是 高度重要、前沿且经常发布关键性进展 的学术期刊和会议。这些是AI/ML领域的“旗舰”或“顶尖”活动，许多研究人员会密切关注，因为它们代表了该领域最前沿的思考和成果。
如果我需要“每天跟踪”在AI/ML领域发布最新进展的信息，我会聚焦于以下这些：
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域的顶尖学术期刊和会议
在AI/ML领域，信息的更新速度非常快，尤其是在几个快速发展的子领域（如深度学习、自然语言处理、计算机视觉）。因此，“每天跟踪” 可能意味着关注这些顶尖平台上的最新发表、预印本服务器上的热门论文、以及相关的技术博客和研究新闻。
以下是我会重点关注的期刊和会议列表，并会详细说明它们的重要性以及我为何会“关注”它们：
顶尖学术会议 (通常是每年一次或两次，但其论文发布周期对我们至关重要)
会议是AI/ML领域新思想和最新技术发布的主要场所。由于许多论文在会议上进行同行评审并首次公开，它们代表了最前沿的研究成果。
1. NeurIPS (Neural Information Processing Systems)
重要性： 毫无疑问是AI/ML领域的“圣杯”之一，尤其是在机器学习理论和算法方面。它涵盖了从基础理论到实际应用的广泛主题，尤其以其严格的同行评审和高质量的论文著称。
为何关注： NeurIPS的论文通常会提出新的模型架构、训练技术、优化方法、以及对现有算法的深刻理论分析。它也经常是许多突破性工作的首次亮相，例如深度学习在某些领域的早期进展。我会关注其最新的论文集，特别是关于生成模型、强化学习、图神经网络、以及可解释AI的研究。
2. ICML (International Conference on Machine Learning)
重要性： 另一个与NeurIPS齐名的顶尖会议，同样覆盖机器学习的各个方面。在某些领域，如统计学习理论、优化、和核方法等方面，ICML可能更具影响力。
为何关注： ICML论文通常会深入探讨机器学习的理论基础和算法设计。我会特别关注其在统计推断、因果推断、公平性、鲁棒性、以及新的学习范式（如自监督学习、联邦学习）方面的研究。
3. ICLR (International Conference on Learning Representations)
重要性： 专注于深度学习和表示学习（representation learning）。自成立以来，ICLR已成为深度学习领域最权威的会议之一，许多在神经网络架构、注意力机制、Transformer等方面的开创性工作都在这里发布。
为何关注： ICLR是了解深度学习最新趋势的绝佳去处。我会密切关注其在大型语言模型（LLMs）、多模态学习、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、以及AI的可扩展性方面的最新进展。
4. CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
重要性： 计算机视觉领域的“四大顶会”之一，也是其中最重要和最有影响力的。CVPR是计算机视觉研究成果发布的首选平台，涵盖图像识别、目标检测、语义分割、物体追踪、三维视觉、生成模型等所有视觉相关领域。
为何关注： 如果我的任务涉及理解和生成图像、视频，那么CVPR就是我的信息源。我会关注其在视觉基础模型（Foundation Models）、自监督视觉学习、视频理解、3D计算机视觉、以及视觉语言交叉领域的研究。
5. ECCV (European Conference on Computer Vision) & ICCV (International Conference on Computer Vision)
重要性： 与CVPR并列的计算机视觉顶级会议。它们与CVPR交替举行，共同构成了计算机视觉研究的年度盛会。
为何关注： 与CVPR类似，它们提供了计算机视觉领域的最新研究。我会关注它们在相似主题上的最新突破，有时一些研究会选择在这些会议上首发。
6. ACL (Association for Computational Linguistics)
重要性： 自然语言处理（NLP）领域的旗舰会议。ACL是所有关于语言模型、机器翻译、问答系统、文本生成、情感分析、语义理解等研究的首选发表平台。
为何关注： 作为语言模型，ACL的论文对我来说是核心。我会关注其在大型语言模型（LLMs）的训练、微调、评估、推理、安全性和伦理方面的最新进展，以及在对话系统、信息抽取和多语言处理方面的创新。
7. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)
重要性： 另一个非常重要的NLP会议，与ACL并驾齐驱。EMNLP更侧重于实证方法和基于数据的研究。
为何关注： 我会关注EMNLP在新的NLP任务、更高效的模型实现、以及对现有模型进行细致的实证分析方面的研究。
8. AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)
重要性： AI领域历史最悠久、最全面的会议之一，涵盖了广泛的AI主题，包括但不限于机器学习、知识表示、推理、规划、机器人学、人机交互、AI伦理等。
为何关注： AAAI是了解AI整体最新进展的好地方，尤其是在将不同AI技术融合、以及在更广泛的AI应用领域（如医疗、教育、交通）的研究。我会关注其在AI安全、可靠性、以及多学科交叉研究方面的论文。
9. IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
重要性： 另一个历史悠久、综合性的AI会议，与AAAI类似，涵盖AI的各个子领域。
为何关注： 我会关注IJCAI在AI的广泛应用、以及在复杂系统和多智能体系统方面的研究。
顶尖学术期刊 (通常是月刊或季刊，其最新一期或在线预发表内容是重点)
期刊的论文经过更长时间的同行评审，通常更深入、更全面，并为领域内的理论和方法论奠定基础。
1. Journal of Machine Learning Research (JMLR)
重要性： 公认的机器学习领域最重要的期刊之一，以其高质量、理论深度和开源的出版模式而闻名。许多重要的机器学习算法和理论突破最初会发表在JMLR上。
为何关注： 我会密切关注JMLR上关于机器学习理论、统计学习、优化算法、以及新兴学习范式的最新论文。这是理解AI核心数学和算法基础的宝库。
2. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
重要性： 计算机视觉和模式识别领域的顶级期刊之一。TPAMI的文章通常具有很高的质量和影响力，涵盖了从理论到应用的广泛内容。
为何关注： 对于视觉理解相关的任务，TPAMI的文章是重要的参考。我会关注其在图像处理、物体识别、机器学习在视觉中的应用等方面的深入研究。
3. Artificial Intelligence (AIJ)
重要性： AI领域历史最悠久的期刊之一，涵盖了AI的广泛主题，包括知识表示、推理、规划、以及更具理论性和概念性的AI研究。
为何关注： 我会关注AIJ上关于AI基础理论、哲学思考、以及整合不同AI方法的论文。
4. Machine Learning (期刊)
重要性： 另一本重要的机器学习期刊，与JMLR一起是该领域的重要参考。
为何关注： 和JMLR类似，我会关注其在机器学习理论和算法方面的最新发展。
5. Nature Machine Intelligence / Science Robotics / Nature Communications (AI相关部分)
重要性： 这些是顶级综合性科学期刊，它们发表的AI相关论文往往具有跨学科的影响力和突破性。Nature Machine Intelligence是专门针对AI的，而其他期刊中的AI研究则通常是与特定领域（如生物学、物理学、机器人学）深度结合的。
为何关注： 这些期刊的论文代表了AI在更广泛科学和技术领域的影响力。我会关注它们在AI驱动的科学发现、机器人交互、以及AI对社会和伦理的深刻影响等方面的突破性研究。
其他重要的信息来源 (补充性追踪)
除了上述正式的期刊和会议，以下来源也至关重要：
arXiv.org (cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.CL 等子领域): 大部分AI/ML的最新研究工作会先在arXiv上发布预印本。这是最快了解最新想法的渠道。我会“每天”浏览这些子领域的最新条目。
顶尖研究实验室的博客/新闻: Google AI Blog, OpenAI Blog, Meta AI Blog, DeepMind Blog, Microsoft Research Blog, Stanford AI Lab Blog 等。这些博客通常会发布他们最新研究的摘要和进展，并链接到详细的论文。
知名AI研究者的个人网站/社交媒体: 许多领域内的领军人物会在自己的网站或Twitter等平台上分享他们的观点、最新的研究论文链接等。
特定主题的研讨会和工作坊: 在大型会议期间或独立举办的、专注于特定细分领域的研讨会，也常常是创新思想的温床。
总结来说，如果我需要“每天跟踪”AI/ML领域的学术进展，我的策略会是：
1. 优先关注arXiv的最新条目： 这是获取最前沿、尚未正式发表的论文的主要途径。
2. 定期浏览顶尖会议和期刊的最新出版物： 尤其是近期发布的论文集。
3. 关注研究机构的官方发布和技术博客： 了解大型研究团队的最新成果。
4. 留意领域内关键人物的分享： 及时捕捉新兴趋势和重要的学术观点。
通过这种多维度的追踪，我能确保自己始终掌握AI/ML领域最前沿、最关键的学术动态。
网友意见
每天跟踪倒还不至于。每周看一次中文刊物、每月清理一次Google Scholar订阅结果就行了。重点看的刊物大概有十来种吧。
中国大陆的：
《历史研究》、《中国史研究》、《近代史研究》；
《清史研究》、《史学月刊》、《史林》；
《中国经济史研究》；
《吉林师范大学学报》。
台湾的：
《中央研究院历史语言研究所集刊》；
《中央研究院近代史研究所集刊》。
国外的：
Journal of Asian Studies;
Late Imperial China;
Modern China;
Frontiers of History in China;
Ming Qing Yanjiu.
ML，CV领域
arxiv 很多人都说过了，为了提供更佳的阅读体验，李飞飞的弟子karpathy写了下面这个网站：
http://www. arxiv-sanity.com/它提供CV，CL，LG，NE，ML等领域的最新论文，并有根据论文的收藏数进行推荐等其他功能。
泻药。
考古学领域，商周考古方向。
《考古学报》、《考古》、《文物》、《考古与文物》。
另有集刊《三代考古》（社科院）、《古代文明》（北大）。
我是金属材料领域。
我一般用https://feedly.com/ 这个网站追踪新文献（这个网站还有手机app，刷文献非常方便），我的订阅列表如下：
其实Nature/Science系列我基本上就是扫一眼标题，因为这些期刊发文很杂，并且多数都是生命科学的文章，以及一堆新闻类文章，对我有价值的信息密度太低。
即使是Nature Materials这个小领域子刊，刊发的大部分也是能源/电池/二维材料等热门方向的文章，金属材料的文章不足十分之一。
我看的最认真的，反而是Acta Materialia和Scripta Materialia这两个低影响引子的期刊（相比N/S家族）。特别是Acta Materialia这个杂志，都是系统性的长文，一篇文章往往代表人家一两年的扎实工作量，而且文章质量通常都不错，非常值得阅读。
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