Paper Reading 0
在方向中探索之前,更加基础的一些内容,课程/书籍推荐以及基础论文阅读。
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前言#
算是写在一切之前,在开始我的 LLM 以及 embodied 之前,自然还是下过不少的基本功的,在这里算是记录一下,后续的内容也会陆陆续续的更新。
整体来说,这是一个 Paper Reading 主题的内容,在此之前曾经一度被我称之为 LLM Talk,但是思索了良久,一方面我自己的水平只是给出来一些 Paper 的浅显理解,而算不上 Talk;一方面我确实也有打算阅读更多的论文,也可能总结一些之前阅读的论文,这些都会横跨不少的领域,因此干脆就叫做 Paper Reading 吧,符合初衷,而且比较直观一些。全部的内容还是尽量按照我的阅读顺序来写的,所以说在时间线上并不能完全保证,或许某一天有更多的时间的时候,可以抽身出来好好整理一下,不过感觉也是需要等到很久以后了。
我写的大多数的 paper reading 或者说 insight 分享,都是某一天想起来再写的。我估计我读过的论文,估计少说也有两百多,一篇一篇写是不太可能了,只能说慢慢读,慢慢写,想起来写,纯凭兴趣。
正常的基本功内容以及之前的一些文章,可以说也有很多了,要是说写完,倒也不太可能,姑且作为一个长期的工作吧,希望能够有写完的一天。
机器学习#
一开始是学习机器学习,在这里,大多数的知识点就是算法本身,更加偏向于数理之类的内容,不存在太多的 insight。要是真说是有的,估计是对于诸如熵/分布/采样等内容的理解与重视。中间看过几本书,推荐李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的《机器学习》。统计学习方法有简博士的讲解 ↗,在我写这篇博客的时候,依然还在连载,不过事实上到了后面,一些内容很容易就看进去了,倒是不太需要视频。