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每日论文雷达

每日论文雷达

知识管理 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_5b7f4897/daily-paper-tool。

技能介绍

解决的问题

围绕固定研究方向追踪论文时，常见困难不是“找不到”，而是“筛不清”：arXiv 与顶会顶刊上每天都有大量邻近工作，视频、扩散模型、纯数据集、纯机械控制、域泛化等内容很容易混入结果。另一个困难是“只看 CVPR、NeurIPS、ICML”这类要求仍然偏抽象，如果没有明确的会场、渠道、检索词与相关性规则，人工整理很难保持一致。

工作方式

daily-paper-tool 把这类整理流程固化为四个方向：D1 图像视觉感知、D2 多模态与视觉-语言、D3 联邦与分布式学习、D4 具身智能与多智能体。日常运行时，它会先读取 references/directions.md 与 references/venues.md，再组合至少两路来源：arXiv 作为日更主干，配合 Semantic Scholar、OpenReview、DBLP 或 proceedings 页面确认接收状态。候选论文必须命中“极高”标准，例如方法可直接接入现有技术栈、提供可用评测协议、或给出收敛性、隐私界、通信效率等理论地基；只是增量变体或邻近方向时仅计数，不展开。最终输出遵循 assets/daily_report_template.md，每篇论文保留英文原标题，并给出标题、作者、会场、URL、摘要与入选理由。

适用边界

它适合做定向论文雷达和会场扫描，不适合替代泛化综述、自动实验设计或完整科研判断。技能内置负向过滤，会排除视频、扩散模型、视觉 SLAM、纯机器人本体、时序预测、域泛化、纯数据集发布等内容，同时保留 event camera、domain adaptation、BEV perception 等边界情况。若某天没有足够高的论文，结果会如实偏少，而不是为了填满日报而降低标准。

使用场景

  • 每天跟踪 arXiv 与 CVPR、NeurIPS 等顶会候选论文，生成按方向分类的高相关日报。
  • 需要把某次会议接收论文按四个研究方向初筛、去重，并补摘要后并入当日清单。
  • 整理联邦学习或具身智能方向新论文，用负向规则排除视频、扩散和纯数据集。
  • 查看某篇论文是否与 D1-D4 技术栈相关，并判断是否值得写入日报。

适合人员

  • 需要每天把 arXiv 与顶会新论文整理成固定日报的研究助理。
  • 负责跟踪图像感知、多模态、联邦学习方向论文的研究工程师。
  • 需要按顶会顶刊接收情况筛选高相关论文并去重的实验室成员。
  • 要为具身智能或 VLA 方向建立论文清单的算法工程师。