#AI论文精读

5天前

最近在 B 站又跟着李沐读了不少 AI 论文，再次推荐他的《AI 论文精读》系列，论文的结构大多八股：摘要、引言、方法、实验、结论，一板一眼。但要把这样的内容讲得清晰易懂、让人愿意听下去，其实特别难。这考验的不是文笔，而是对问题本质的洞察力。 ResNet 是图像领域的奠基之作。李沐在讲这篇论文时，对它的写作风格评价很高——全文围绕一个核心思想：Residual Learning。简单一句话：别让网络从零学起，让它只学“差的那一点”。就是这个看似朴素的想法，改变了整个深度学习的训练方式。他读论文的风格也值得学习，不啃细节，而是“扫一眼、圈重点、问问题”三步阅读，关注的不是论文细节本身，而是作者在面对问题时的思考路径。这种方式能让人更快地看透论文背后的逻辑，而不是被推导公式困住。对作者来说，把简单的东西讲简单，把复杂的东西讲简单，都需要很深的功底。而对读者，要能抓住那个最核心的问题：“这篇论文到底想解决什么？”，当懂得用这种方式去读论文时，其实也在学习如何思考、如何写作、如何提炼本质。

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