今天的嘉宾是谢青池，他是美团光年之外的产品负责人。

一个月前，青池找到我，说他用了一年多的时间一篇一篇地啃完了200多篇AI论文，从开始全然不得要领，到后来逐渐地入门——而他希望将他的论文探索之旅开源给大家。

就这样，我们有了今天这集特别的节目。

他从200多篇论文中精选了36篇经典，4小时讲解，带你穿越AI变迁史。

他说，读论文是“给你打开一扇门”，让你能直接“与这个世界最聪明的头脑对话”。

2025年，期待我们和AI共同进步！

01:30 探索的缘起

07:25 怎么读论文？（用AI学AI）

10:20 辅助小工具和路书

论文讲解的主干：

19:35 Part 1：模型的范式变迁

故事要从1999年的第一颗GPU开始讲起

Brook: 用GPU进行计算 （2004.08）

AlexNet: 深度学习的开端（2012.10）

对序列建模：seq2seq和Attention的引入（2014.09）

蒸馏：模型能被学习吗？（2015.03）

ResNet: 比深更深（2015.12）

Transformer来了！拉开一个时代的序幕（2017.06）

AlphaGo Zero: 强化学习的突破（2017.10）

现代MoE的开端（2017.01）

CoT: Prompt Engineering的奠基之作（2022.01）

LoRA: 那个我们每天都在用的东西（2021.06）

ReAct: Agent从理论到落地（2022.10）

The Bitter Lesson: 过去70年的教训（2018.08）

01:52:58 Part 2：Infra与数据的变迁

ZeRO: 大规模的GPU并行计算（2019.10）

Scaling Law & Chinchilla: 上帝的指挥棒（2020.01 2022.03）

LAION-5B: 开源社区的英雄主义（2022.10）

The RefinedWeb: 互联网的数据也很够用（2023.06）

MegaScale: 万卡GPU集群的训练（2024.02）

02:21:29 Part 3：语言模型的发展

Word2Vec: 用机器学习将单词向量化（2013.01）

Google Translate: 神经网络的大规模线上部署（2016.09）

GPT-1，它来了（2018.06）

BERT: 曾经的王（2018.10）

GPT-2: 是时候告别微调了（2019.02）

GPT-3: ChatGPT来临前夜（2020.05）

InstructGPT: 给LLM以文明（2022.03）

Tulu 3: 后训练的开源（2024.11）

03:08:08 Part 4：多模态模型的发展

DeepVideo: 深度学习进入视频领域，Andrej 初出茅庐（2014.06）

双流网络: Karén和学术重镇牛津登场（2014.06）

图像生成的序章: GAN来了（2014.06）

Diffusion: 在GAN的阴影下，悄然成长（2015.03）

DDPM: Diffusion重回图像舞台的中央（2020.06）

ViT: 当图像遇到Transformer（2020.10）

CLIP: 文生图的奠基石（2021.03）

Stable Diffusion，它来了（2021.12）

DiT: 人们期待一个融合的未来（2022.12）

03:56:38 最后的聊天

架构抱住了硬件的大腿

今天技术的边界到达了哪？

给“站在AI世界门外张望的人”和“已经在体系中工作多年的人”的建议

【技术之美】系列：

逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”

逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏”

逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学”

逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”

逐段讲解Kimi K2报告并对照ChatGPT Agent、Qwen3-Coder等：“系统工程的力量”

【更多信息】

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