理论基础

1. DW 机器学习-南瓜书🎃 ————配套的B站教程：西瓜书🍉的简易版

2. DW 人工智能培养方案

3. 深度学习的知识合集网站

4. ① 强化学习教程 - 磨菇书🍄 ② easy-rl在线阅读：还有苹果书🍎

5. self-llm 项目实战

B站up主

1. 清华读研

细分领域

模型下载

国内：

1. 魔搭社区ModelScope模型库：牛逼
2. 阿里EasyNLP：这个更NLP，有BERT什么的
3. 百度飞浆PeddlePeddle的模型库：没有魔搭好
4. 文心ERNIEKIT专用：只有ERNIE系列模型，要用才用这个

国外：

1. Huggingface：权威啊

云环境

1. 阿里-魔搭社区
2. 百度BML

RAG

1. 同济的RAG-Survey教程

大模型竞技场

1. LMArena———大家可以在上面使用对比不同模型

项目

岗位分类应用算法型、研究型

Agent/RAG > 微调 >

科研

1. 谷歌学术

视频

1. 清华2025夏校之科研：科研是一条你要为之奋斗的路，坚定的持续学习思考！
2. 清华2025夏校之docker，讲的超好

what is 科研？

新知识

工程（复现代码）、刷榜（只是方法的复现，用别人的方法测不同的参数。我发现这个方法在其他数据集效果更好）、研究（就是为了同行交流，不可学术不端！！永远不可为了有成功而低头，要真的有用）

论文不要都精读，带着问题解决我的问题就行

论文的构成

• title-标题
• abstract-摘要：告诉你做了啥，结果是啥
• introduction-介绍：任务的背景介绍
• related works- 相关工作：引用同行的工作，要调研清楚同行的
• method- 方法：用的什么方法解决问题
• experiments-实验：跑实验，文章是怎么说明问题的
• conclusion-结论：文章的结论
• limitations/discussion-局限和讨论：局限、未来可能的方向，展望

筛选论文

先花1-3min决定要不要下载/关闭？

• 标题：是否方向相关？
• 摘要：什么问题、方法、结论
• 图标：图的标题和内容，好图胜过千言万语
• 结论：看第一段+最后一段，确认贡献和局限性

不看introduction、method、results、实验细节、参考文献

how to 读 paper？

化为己用！学创新点 不要线性从头到尾读 榨

捞捞