视频选集 零基础小白如何读论文 第2节：9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【上 第3节：9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【下 第4节：撑起计算机视觉半边天的ResNet【上】【论文精 第5节：ResNet论文逐段精读【论文精读】 第6节：Transformer论文逐段精读【论文精读】 第7节：零基础多图详解图神经网络（GNNGCN）【论文 第8节：GAN论文逐段精读【论文精读】 第9节：BERT 论文逐段精读【论文精读】 第10节：ViT论文逐段精读【论文精读】 第11节：MAE 论文逐段精读【论文精读】 第12节：如何找研究想法 1【论文精读】 第13节：MoCo 论文逐段精读【论文精读】 第14节：对比学习论文综述【论文精读】 第15节：AlphaFold2论文精读预告【论文精读】 第16节：Deepmind用机器学习指导数学直觉论文逐段精读【论文精读】 第17节：Swin Transformer论文精读【论文精读】 第18节：如何判断（你自己的）研究工作的价值【论文精读】 第19节：AlphaFold 2 论文精读【论文精读】 第20节：你（被）吐槽过论文不够 novel 吗？【论文精读】 第21节：CLIP 论文逐段精读【论文精读】 第22节：双流网络论文逐段精读【论文精读】 第23节：GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】 第24节：OpenAI Codex 论文精读【论文精读】 第25节：DeepMind AlphaCode 论文精读【论文精读】 第26节：斯坦福 2022 年 AI 指数报告精读【论文精读】 第27节：I3D 论文精读【论文精读】 第28节：视频理解论文串讲（上）【论文精读】 第29节：参数服务器（Parameter Server）逐段精读【论文精读】 第30节：视频理解论文串讲（下）【论文精读】 第31节：Pathways 论文精读【论文精读】 第32节：GPipe论文精读【论文精读】 第33节：Megatron LM 论文精读【论文精读】 第34节：DETR 论文精读【论文精读】 第35节：Zero 论文精读【论文精读】 第36节：一·跟读者建立联系【论文写作】 第37节：明白问题的重要性【研究的艺术·二】 第38节：DALL·E 2【论文精读】 第39节：讲好故事、论点【研究的艺术·三】 第40节：理由、论据和担保【研究的艺术·四】 第41节：ViLT 论文精读【论文精读】 第42节：CLIP 改进工作串讲（上）【论文精读】 第43节：CLIP 改进工作串讲（下）【论文精读】 第44节：Chain of Thought论文、代码和资源【论文精读】 第45节：OpenAI Whisper 精读【论文精读】 第46节：多模态论文串讲·上【论文精读】 第47节：Neural Corpus Indexer 文档检索【论文精读】 第48节：InstructGPT 论文精读【论文精读】 第49节：多模态论文串讲·下【论文精读】 第50节：HELM 全面语言模型评测【论文精读】 第51节：Anthropic LLM 论文精读【论文精读·51】 第52节：大模型时代下做科研的四个思路【论文精读·52】 第53节：GPT-4论文精读【论文精读·53】 第54节：Llama 3.1论文精读 · 1. 导言【论文精读·54】 第55节：Llama 3.1论文精读 · 2. 预训练数据【论文精读·54】 第56节：Llama 3.1论文精读 · 3. 模型【论文精读·54】 第57节：Llama 3.1论文精读 · 4. 训练infra【论文精读·54】 第58节：Llama 3.1论文精读 · 5. 模型训练过程【论文精读·54】
