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mli / paper-reading
深度学习经典、新论文逐段精读
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AI Architecture Analysis
This repository is indexed by RepoMind. By analyzing mli/paper-reading in our AI interface, you can instantly generate complete architecture diagrams, visualize control flows, and perform automated security audits across the entire codebase.
Our Agentic Context Augmented Generation (Agentic CAG) engine loads full source files into context, avoiding the fragmentation of traditional RAG systems. Ask questions about the architecture, dependencies, or specific features to see it in action.
Repository Summary (README)
Preview深度学习论文精读
录制完成的论文
| 日期 | 标题 | 封面 | 时长 | 视频(播放数) |
|---|---|---|---|---|
| 1/10/25 | OpenAI Sora 上<br />(包含Movie Gen和HunyuanVideo) | <img src="imgs/sora.jpg" width="200px"/> | 1:04:18 | |
| 9/04/24 | Llama 3.1论文精读 · 5. 模型训练过程 | <img src="imgs/llama3-process.jpg" width="200px"/> | 10:41 | |
| 8/28/24 | Llama 3.1论文精读 · 4. 训练infra | <img src="imgs/llama3-training-infra.webp" width="200px"/> | 25:04 | |
| 8/13/24 | Llama 3.1论文精读 · 3. 模型 | <img src="imgs/llama3-model.webp" width="200px"/> | 26:14 | |
| 8/05/24 | Llama 3.1论文精读 · 2. 预训练数据 | <img src="imgs/llama3-pretrain-data.jpg" width="200px"/> | 23:37 | |
| 7/31/24 | Llama 3.1论文精读 · 1. 导言 | <img src="imgs/llama3-intro.jpg" width="200px"/> | 18:53 | |
| 3/30/23 | GPT-4 | <img src="imgs/gpt4.jpg" width="200px"/> | 1:20:38 | |
| 3/23/23 | 大模型时代下做科研的四个思路 | <img src="imgs/limited-resources.jpg" width="200px"/> | 1:06:29 | |
| 3/10/23 | Anthropic LLM | <img src="imgs/anthropic_lm.jpg" width="200px"/> | 1:01:51 | |
| 1/20/23 | Helm 全面语言模型评测 | <img src="imgs/helm.jpg" width="200px"/> | 1:23:37 | |
| 1/11/23 | 多模态论文串讲·下 | <img src="imgs/multimodal-2.jpg" width="200px"/> | 1:03:29 | |
| 12/29/22 | Instruct GPT | <img src="imgs/instruct-gpt.jpg" width="200px"/> | 1:07:10 | |
| 12/19/22 | Neural Corpus Indexer 文档检索 | <img src="imgs/nci.jpg" width="200px"/> | 55:47 | |
| 12/12/22 | 多模态论文串讲·上 | <img src="imgs/multimodal-1.jpg" width="200px"/> | 1:12:27 | |
| 11/14/22 | OpenAI Whisper 精读 | <img src="imgs/whisper.jpg" width="200px"/> | 1:12:16 | |
| 11/07/22 | 在讲 OpenAI Whisper 前先做了一个剪视频小工具 | <img src="imgs/autocut.jpg" width="200px"/> | 23:39 | |
| 10/23/22 | Chain of Thought 论文、代码和资源 | <img src="imgs/cot.jpg" width="200px"/> | 33:21 | |
| 9/17/22 | CLIP 改进工作串讲(下) | <img src="imgs/clipx-part2.jpg" width="200px"/> | 1:04:26 | |
| 9/2/22 | CLIP 改进工作串讲(上) | <img src="imgs/clipx-part1.jpg" width="200px"/> | 1:14:43 | |
| 7/29/22 | ViLT 论文精读 | <img src="imgs/vilt.jpg" width="200px"/> | 1:03:26 | |
| 7/22/22 | 理由、论据和担保【研究的艺术·四】 | <img src="imgs/craft_research_p4.jpg" width="200px"/> | 44:14 | |
| 7/15/22 | 如何讲好故事、故事里的论点【研究的艺术·三】 | <img src="imgs/craft_research_p3.jpg" width="200px"/> | 43:56 | |
| 7/8/22 | DALL·E 2 逐段精读 | <img src="imgs/dalle2.jpg" width="200px"/> | 1:27:54 | |
| 7/1/22 | 明白问题的重要性【研究的艺术·二】 | <img src="imgs/craft_research_p2.jpg" width="200px"/> | 1:03:40 | |
| 6/24/22 | 跟读者建立联系【研究的艺术·一】 | <img src="imgs/craft_research_p1.jpg" width="200px"/> | 45:01 | |
| 6/17/22 | Zero 逐段精读 | <img src="imgs/zero.jpg" width="200px"/> | 52:21 | |
| 6/10/22 | DETR 逐段精读 | <img src="imgs/detr.jpg" width="200px"/> | 54:22 | |
| 6/3/22 | Megatron LM 逐段精读 | <img src="imgs/megatron_lm.jpg" width="200px"/> | 56:07 | |
| 5/27/22 | GPipe 逐段精读 | <img src="imgs/gpipe.jpg" width="200px"/> | 58:47 | |
| 5/5/22 | Pathways 逐段精读 | <img src="imgs/pathways.jpg" width="200px"/> | 1:02:13 | |
| 4/28/22 | 视频理解论文串讲(下) | <img src="imgs/video-survey-p2.jpg" width="200px"/> | 1:08:32 | |
| 4/21/22 | 参数服务器(Parameter Server) 逐段精读 | <img src="imgs/ps.jpg" width="200px"/> | 1:37:40 | |
| 4/14/22 | 视频理解论文串讲(上) | <img src="imgs/video-survey-p1.jpg" width="200px"/> | 51:15 | |
| 3/31/22 | I3D 论文精读 | <img src="imgs/i3d.jpg" width="200px"/> | 52:31 | |
| 3/24/22 | 斯坦福 2022 年 AI 指数报告 精读 | <img src="imgs/ai_index_22.jpg" width="200px"/> | 1:19:56 | |
| 3/17/22 | AlphaCode 论文精读 | <img src="imgs/alphacode.jpg" width="200px"/> | 44:00 | |
| 3/10/22 | OpenAI Codex 论文精读 | <img src="imgs/codex.jpg" width="200px"/> | 47:58 | |
| 3/3/22 | GPT, GPT-2, GPT-3 精读 | <img src="imgs/gpt3.jpg" width="200px"/> | 1:29:58 | |
| 2/24/22 | Two-Stream 逐段精读 | <img src="imgs/twostream.jpg" width="200px"/> | 52:57 | |
| 2/10/22 | CLIP 逐段精读 | <img src="imgs/clip.jpg" width="200px"/> | 1:38:25 | |
| 2/6/22 | 你(被)吐槽过论文不够 novel 吗? | <img src="imgs/novelty.jpg" width="200px"/> | 14:11 | |
| 1/23/22 | AlphaFold 2 精读 | <img src="imgs/alphafold_2.jpg" width="200px"/> | 1:15:28 | |
| 1/18/22 | 如何判断(你自己的)研究工作的价值 | <img src="imgs/research_value.jpg" width="200px"/> | 9:59 | |
| 1/15/22 | Swin Transformer 精读 | <img src="imgs/swin_transformer.jpg" width="200px"/> | 1:00:21 | |
| 1/7/22 | 指导数学直觉 | <img src="imgs/math_conj.jpg" width="200px"/> | 52:51 | |
| 1/5/22 | AlphaFold 2 预告 | <img src="imgs/alphafold_2_preview.jpg" width="200px"/> | 03:28 | |
| 12/20/21 | 对比学习论文综述 | <img src="imgs/contrastive.jpg" width="200px"/> | 1:32:01 | |
| 12/15/21 | MoCo 逐段精读 | <img src="imgs/mocov1.jpg" width="200px"/> | 1:24:11 | |
| 12/9/21 | 如何找研究想法 1 | <img src="imgs/mae_idea.jpg" width="200px"/> | 5:34 | |
| 12/8/21 | MAE 逐段精读 | <img src="imgs/mae.jpg" width="200px"/> | 47:04 | |
| 11/29/21 | ViT 逐段精读 | <img src="imgs/vit.jpg" width="200px"/> | 1:11:30 | |
| 11/18/21 | BERT 逐段精读 | <img src="imgs/bert.jpg" width="200px"/> | 45:49 | |
| 11/9/21 | GAN 逐段精读 | <img src="imgs/gan.jpg" width="200px"/> | 46:16 | |
| 11/3/21 | 零基础多图详解 图神经网络(GNN/GCN) | <img src="imgs/gnn.jpg" width="200px"/> | 1:06:19 | |
| 10/27/21 | Transformer 逐段精读<br> (视频中提到的文献 1) | <img src="imgs/transformer.jpg" width="200px"/> | 1:27:05 | |
| 10/22/21 | ResNet 论文逐段精读 | <img src="imgs/resnet-2.jpg" width="200px"/> | 53:46 | |
| 10/21/21 | 撑起计算机视觉半边天的 ResNet | <img src="imgs/resnet-1.jpg" width="200px"/> | 11:50 | |
| 10/15/21 | AlexNet 论文逐段精读 | <img src="imgs/alexnet-2.jpg" width="200px"/> | 55:21 | |
| 10/14/21 | 9年后重读深度学习奠基作之一:AlexNet | <img src="imgs/alexnet-1.jpg" width="200px"/> | 19:59 | |
| 10/06/21 | 如何读论文 | <img src="imgs/read-paper.jpg" width="200px"/> | 06:39 |
所有论文
包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 欢迎大家在 讨论区 里提供建(点)议(歌)。
总论文数 67,录制完成数 32
(这里引用采用的是 semanticscholar,是因为它提供 API 可以自动获取,不用手动更新。)
计算机视觉 - CNN
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2012 | AlexNet | 深度学习热潮的奠基作 | |
| 2014 | VGG | 使用 3x3 卷积构造更深的网络 | ||
| 2014 | GoogleNet | 使用并行架构构造更深的网络 | ||
| ✅ | 2015 | ResNet | 构建深层网络都要有的残差连接。 | |
| 2017 | MobileNet | 适合终端设备的小CNN | ||
| 2019 | EfficientNet | 通过架构搜索得到的CNN | ||
| 2021 | Non-deep networks | 让不深的网络也能在ImageNet刷到SOTA |
计算机视觉 - Transformer
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2020 | ViT | Transformer杀入CV界 | |
| ✅ | 2021 | Swin Transformer | 多层次的Vision Transformer | |
| 2021 | MLP-Mixer | 使用MLP替换self-attention | ||
| ✅ | 2021 | MAE | BERT的CV版 |
生成模型
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2014 | GAN | 生成模型的开创工作 | |
| 2015 | DCGAN | 使用CNN的GAN | ||
| 2016 | pix2pix | |||
| 2016 | SRGAN | 图片超分辨率 | ||
| 2017 | WGAN | 训练更加容易 | ||
| 2017 | CycleGAN | |||
| 2018 | StyleGAN | |||
| 2019 | StyleGAN2 | |||
| 2020 | DDPM | Diffusion Models | ||
| 2021 | Improved DDPM | 改进的 DDPM | ||
| 2021 | Guided Diffusion Models | 号称超越 GAN | ||
| 2021 | StyleGAN3 | |||
| ✅ | 2022 | DALL.E 2 | CLIP + Diffusion models,文本生成图像新高度 | |
| ✅ | 2024 | Sora | 开启视频生成热潮 | |
| ✅ | 2024 | Movie Gen | 精确的文本指导视频编辑、个性化视频生成 | |
| ✅ | 2025 | HunyuanVideo | 开源视频生成框架 |
计算机视觉 - Object Detection
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| 2014 | R-CNN | Two-stage | ||
| 2015 | Fast R-CNN | |||
| 2015 | Faster R-CNN | |||
| 2016 | SSD | Single stage | ||
| 2016 | YOLO | |||
| 2017 | Mask R-CNN | |||
| 2017 | YOLOv2 | |||
| 2018 | YOLOv3 | |||
| 2019 | CenterNet | Anchor free | ||
| ✅ | 2020 | DETR | Transformer |
<a name="contrastive_learning"></a>
计算机视觉 - 对比学习
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2018 | InstDisc | 提出实例判别和memory bank做对比学习 | |
| ✅ | 2018 | CPC | 对比预测编码,图像语音文本强化学习全都能做 | |
| ✅ | 2019 | InvaSpread | 一个编码器的端到端对比学习 | |
| ✅ | 2019 | CMC | 多视角下的对比学习 | |
| ✅ | 2019 | MoCov1 | 无监督训练效果也很好 | |
| ✅ | 2020 | SimCLRv1 | 简单的对比学习 (数据增强 + MLP head + 大batch训练久) | |
| ✅ | 2020 | MoCov2 | MoCov1 + improvements from SimCLRv1 | |
| ✅ | 2020 | SimCLRv2 | 大的自监督预训练模型很适合做半监督学习 | |
| ✅ | 2020 | BYOL | 不需要负样本的对比学习 | |
| ✅ | 2020 | SWaV | 聚类对比学习 | |
| ✅ | 2020 | SimSiam | 化繁为简的孪生表征学习 | |
| ✅ | 2021 | MoCov3 | 如何更稳定的自监督训练ViT | |
| ✅ | 2021 | DINO | transformer加自监督在视觉也很香 |
计算机视觉 - 视频理解
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2014 | DeepVideo | 提出sports1M数据集,用深度学习做视频理解 | |
| ✅ | 2014 | Two-stream | 引入光流做时序建模,神经网络首次超越手工特征 | |
| ✅ | 2014 | C3D | 比较深的3D-CNN做视频理解 | |
| ✅ | 2015 | Beyond-short-snippets | 尝试使用LSTM | |
| ✅ | 2016 | Convolutional fusion | 做early fusion来加强时空间建模 | |
| ✅ | 2016 | TSN | 超级有效的视频分段建模,bag of tricks in video | |
| ✅ | 2017 | I3D | 提出Kinetics数据集,膨胀2D网络到3D,开启3D-CNN时代 | |
| ✅ | 2017 | R2+1D | 拆分3D卷积核,使3D网络容易优化 | |
| ✅ | 2017 | Non-local | 引入自注意力做视觉问题 | |
| ✅ | 2018 | SlowFast | 快慢两支提升效率 | |
| ✅ | 2021 | TimeSformer | 视频中第一个引入transformer,开启video transformer时代 |
多模态学习
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2021 | CLIP | 图片和文本之间的对比学习 | |
| ✅ | 2021 | ViLT | 第一个摆脱了目标检测的视觉文本模型 | |
| ✅ | 2021 | ViLD | CLIP蒸馏帮助开集目标检测 | |
| ✅ | 2021 | GLIP | 联合目标检测和文本定位 | |
| ✅ | 2021 | CLIP4Clip | 拿CLIP直接做视频文本retrieval | |
| ✅ | 2021 | ActionCLIP | 用多模态对比学习有监督的做视频动作分类 | |
| ✅ | 2021 | PointCLIP | 3D变2D,巧妙利用CLIP做点云 | |
| ✅ | 2022 | LSeg | 有监督的开集分割 | |
| ✅ | 2022 | GroupViT | 只用图像文本对也能无监督做分割 | |
| ✅ | 2022 | CLIPasso | CLIP跨界生成简笔画 | |
| ✅ | 2022 | DepthCLIP | 用文本跨界估计深度 |
自然语言处理 - Transformer
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2017 | Transformer | 继MLP、CNN、RNN后的第四大类架构 | |
| ✅ | 2018 | GPT | 使用 Transformer 解码器来做预训练 | |
| ✅ | 2018 | BERT | Transformer一统NLP的开始 | |
| ✅ | 2019 | GPT-2 | 更大的 GPT 模型,朝着zero-shot learning迈了一大步 | |
| ✅ | 2020 | GPT-3 | 100倍更大的 GPT-2,few-shot learning效果显著 | |
| ✅ | 2024 | Llama 3.1 | 强大的Meta开源模型 - 动态扩展,多模态学习,零样本学习,高效计算 |
系统
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2014 | 参数服务器 | 支持千亿参数的传统机器学习模型 | |
| ✅ | 2018 | GPipe | 流水线(Pipeline)并行 | |
| ✅ | 2019 | Megatron-LM | 张量(Tensor)并行 | |
| ✅ | 2019 | Zero | 参数分片 | |
| ✅ | 2022 | Pathways | 将Jax拓展到上千TPU核上 |
图神经网络
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| ✅ | 2021 | 图神经网络介绍 | GNN的可视化介绍 |
优化算法
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| 2014 | Adam | 深度学习里最常用的优化算法之一 | ||
| 2016 | 为什么超大的模型泛化性不错 | |||
| 2017 | 为什么Momentum有效 | Distill的可视化介绍 |
新领域应用
| 已录制 | 年份 | 名字 | 简介 | 引用 |
|---|---|---|---|---|
| 2016 | AlphaGo | 强化学习出圈 | ||
| 2020 | AlphaFold | 赢得比赛的的蛋白质3D结构预测 | ||
| ✅ | 2021 | AlphaFold 2 | 原子级别精度的蛋白质3D结构预测 | |
| ✅ | 2021 | Codex | 使用注释生成代码 | |
| ✅ | 2021 | 指导数学直觉 | 分析不同数学物体之前的联系来帮助发现新定理 | |
| ✅ | 2022 | AlphaCode | 媲美一般程序员的编程解题水平 |