外观
论文阅读与研究
约 971 字大约 3 分钟
论文研究学术AI论文
概述
本模块专注于人工智能、计算机科学及相关领域的重要学术论文阅读与研究。这里收录了经典论文、前沿研究、技术突破以及个人阅读笔记，旨在系统化地学习和理解学术研究的发展脉络。
模块特点
- 系统性分类：按领域、技术、年份等多维度组织
- 深度解读：不仅仅是摘要，包含个人理解和思考
- 实践结合：将论文中的理论与实际应用相结合
- 持续更新：跟踪最新研究进展
论文分类
阅读方法
三步阅读法
- 快速浏览：标题、摘要、引言、结论
- 深度阅读：方法、实验、结果分析
- 批判性思考：创新点、局限性、应用前景
最新论文（按年份排序）
2025年
- DeepSeek V3.2 - 1.76万亿参数混合专家模型
2019年
- GPT-2 - 大规模生成式语言模型
2018年
- BERT - 预训练Transformer语言模型
2017年
- Attention Is All You Need - Transformer架构
2016年
- AlphaGo - 围棋人工智能
2013年
- Word2Vec - 词向量表示学习
论文分类导航
📚 经典论文
人工智能和计算机科学领域的里程碑式论文，这些论文奠定了现代AI的基础。
BERT (2018) - 预训练Transformer语言模型
- 提出了双向Transformer编码器和掩码语言模型
- 统一了NLP任务的预训练-微调范式
- 在11个NLP任务上达到SOTA水平
Attention Is All You Need (2017) - Transformer架构
- 提出了完全基于注意力机制的Transformer架构
- 彻底改变了自然语言处理领域
- 为后续的大语言模型奠定了基础
AlphaGo (2016) - 围棋人工智能
- 第一个在围棋上击败人类职业选手的AI系统
- 结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索
- 展示了深度强化学习的强大能力
Word2Vec (2013) - 词向量表示学习
- 提出了高效的词向量学习算法（CBOW和Skip-gram）
- 将单词表示为低维连续向量，捕捉语义关系
- 开创了预训练词向量的时代
🔬 前沿研究
2024-2025年的最新研究进展，跟踪AI领域的最新动态。
DeepSeek V3.2论文详解 - 新一代混合专家大语言模型 (2025)
- 1.76万亿参数的混合专家模型
- 创新的MoE架构设计
- 完全开源的最新大模型技术
GPT-2 (2019) - 大规模生成式语言模型
- 展示了大规模语言模型的零样本学习能力
- 在800万网页的40GB文本上预训练
- 生成文本的连贯性和多样性显著提升
📝 个人笔记
个人阅读论文的思考和总结，包含技术细节分析和实践建议。
待添加个人阅读笔记
资源推荐
论文检索
- arXiv - 预印本论文库
- Google Scholar - 学术搜索引擎
- Papers with Code - 论文+代码
更新日志
2025/12/2 23:22
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2f84a-论文板块扩展 - 新增四篇经典论文分析 (v1.0.25)于7b2a6-移除计算机课程板块并更新核心结构于a4911-update于
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