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Das 3-Stufen-System für den Paper-Check

Stufe 1 – Aussieben (≈ 5 min)

Abstract, LinkedIn-Post oder Hugging-Face-Readme überfliegen

  • Alarmglocken: Riesige „SOTA-Sprünge“ ohne klare Begründung
  • Diskrepanz zum Forschungskonsens
  • Fehlen von Code oder Daten
    •

    Stufe 2 – Validieren (≈ 15 min)

    Abbildungen + Experimente + Related-Work eines Folgepapers

  • Vergleicht das Paper seine Methode wirklich fair?
  • Haben unabhängige Autoren die Ergebnisse bestätigt?
  • Passt der Datensatz zu meinen eigenen?
    •

    Stufe 3 – Vertiefen (1–2 h)

    Kernkapitel studieren, Code grob ausführen

  • Wie sauber ist die Implementierung?
  • Sind Hyperparameter vernünftig dokumentiert?
  • Kann ich das in meine Pipeline (MLOps) integrieren?
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    Nur wer Stufe 3 besteht, landet in Toms Roadmap.

    Tom nutzt folgende Tools:

  • Perplexity AI (mit ArXiv-Filter): Suchanfragen in natürlicher Sprache, findet Paper fernab von Google-Seite 1
  • ChatGPT / Notebook LM: Erklären lassen, Quiz-Fragen generieren, Antworten stets mit Quellenangaben
  • auto-sklearn: Schnell Baseline-Modelle erzeugen und Schwachstellen im Datensatz entdecken
  • YouTube: Visuelle Deep-Dives bzw. Einsteiger-Erklärungen – perfekt fürs Pendeln
  • Reddit r/MachineLearning: Fühwarnsystem für brandneue Modelle, Repos und Leaks
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