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PaperHub: 高质量的论文复现中心

欢迎来到 PaperHub!这是 Lab4AI 社区的论文复现库,致力于提供高质量的论文复现。


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所有项目均可在我们的“大模型实验室”内容社区中找到对应的教程和一键式运行环境,为您提供强大的算力支持。


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👋 如何贡献一篇论文复现?

我们热烈欢迎每一位对AI充满热情的你,加入我们的论文复现贡献者行列!我们为您设计了一套清晰的贡献路径,并准备了丰厚的算力奖励,期待您的参与能点亮社区。

【关于提交流程的重要说明】:我们正在持续优化贡献者体验,未来将上线平台内的一站式创作与提交功能。在此之前,请暂时按照以下流程进行成果提交。

贡献步骤概览

第一步:选题与申请

前置要求:请先为本项目点亮一颗 Star ⭐
您可以从论文复现清单选择或推荐新论文(推荐需先微信联系)。确定后,请通过 提交Issue 的方式进行正式申请。

第二步:在线复现

申请通过后,您将获得启动算力。请根据《复现者指南》中的文件结构要求,在您自己的Lab4AI平台工作空间内开始复现。

第三步:提交审核

复现完成后,请按照《成果提交说明》,准备好所有材料,特别是填写完整的《论文上架信息表》
然后,请回到您当初申请任务的GitHub Issue,在评论区 再次联系我们,并将《论文上架信息表》作为附件上传,通知我们进行审核。
(我们正在努力开发平台内的在线提交通道,未来将更加便捷!)

第四步:成功发布

审核通过后,您的成果将被官方收录和展示,同时您将根据《创作者激励计划》获得丰厚奖励!

核心文档库 & 申请入口

在开始您的贡献之旅前,请务必仔细阅读以下核心指南,并下载所需的表格模板所有详细信息和申请入口都在这里

📄 复现者指南 (Reproducer's Guide)

行动手册(SOP):详细介绍从申请到提交的每一步。

本阶段需下载:
下载选题模板

📝 成果提交说明 (Deliverables Guide)

交付物清单:清晰列出您需要准备的文件和信息。

本阶段需下载:
下载上架模板

✅ 论文筛选标准 (Criteria)

选题准则:定义了一篇论文是否值得被复现的前置条件。

💎 创作者激励计划 (Rewards)

权益手册:详细说明不同贡献所能获得的丰厚算力奖励。

开始申请


🗺️ 论文复现清单

我们已经筛选并整理了一份详细的待复现论文清单。这不仅是我们的工作计划,更是我们邀请您参与共建的蓝图。


✅ 已完成的复现项目 (Completed Reproductions)

论文名称 & 作者 会议来源 & 年份 论文链接 前往平台体验
Attention Is All You Need
Ashish Vaswani, et al.
NeurIPS 2017 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Can We Get Rid of Handcrafted Feature Extractors?
Lei Su, et al.
AAAI 2025 📄 arXiv ➡️ 立即体验
MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models
Mononito Goswami, et al.
ICML 2025 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Automatic Prompt Augmentation and Selection with Chain-of-Thought from Labeled Data
Kashun Shum,et al.
EMNLP 2023 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Chronos: Learning the Language of Time Series
Abdul Fatir Ansari, et al.
other 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Generative Photography: Scene-Consistent Camera Control for Realistic Text-to-Image Synthesis
Yu Yuan, et al.
CVPR 2025 📄 arXiv ➡️ 立即体验
PhotoDoodle: Learning Artistic Image Editing from Few-Shot Pairwise Data
Shijie Huang, et al.
ICCV 2025 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions
Yizhong Wang, et al.
ACL 2023 📄 arXiv ➡️ 立即体验
RobustSAM: Segment Anything Robustly on Degraded Images
Wei-Ting Chen, et al.
CVPR 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
Mengde Xu, et al.
CVPR 2023 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by Leveraging Spatio-Temporal Context
Oussama Boussif, et al.
NIPS 2023 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting
Kashif Rasul, et al.
other 2023 📄 arXiv ➡️ 立即体验
CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos
Lei Nikita Karaev, et al.
CVPR 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
Gerald Woo, et al.
ICML 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
A decoder-only foundation model for time-series forecasting
Abhimanyu Das, et al.
ICML 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models
Yong Liu, et al.
ICML 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验
LamRA: Large Multimodal Model as Your Advanced Retrieval Assistant
Yikun Liu, et al.
other 2024 📄 arXiv ➡️ 立即体验

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