人工智能研究在本质上是学术性的，在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要掌握大量的跨各类学科的知识。
那么，阅读原始论文在学习的过程中有多重要？
原始论文细节阅读是互联网大厂人工智能岗位面试必考题，也是淘汰率最大的门槛；
对于人工智能专业的学生而言，阅读原始论文、撰写文献综述是每一个本科生毕业设计、硕博生开题报告的必修课；
对于英语基础薄弱IT从业者群而言，阅读英文论文有畏难、排斥情感。回避第一手原始论文的阅读。过度依赖各种网课、博客等拾人牙慧的二手知识，很难看懂高深、前沿、枯燥的原始论文；
现有的人工智能网课普遍忽视了原始论文的相互引用关系与知识图谱演进过程，忽视了底层技术发展脉络与算法之间的关系，忽视了论文实现细节、重要术语及图表解读；
读懂初级版本的算法是理解高级算法的重要基石。（例如YOLOv1-YOLOv2-YOLOv3-YOLOv4）
但是，论文太浩繁？英语看不懂？算法太高深？代码复现难？文献综述杂？零散不系统？博客翻译烂？如何解决困境？
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