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,
www.bilibili.com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。