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Artificial-Intelligence/readme.md

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+有的 👍
+如果你想系统地进入 **AI / 深度学习**，我可以帮你梳理一条比较清晰的学习路径，从数学基础 → 编程技能 → 深度学习核心 → 工程应用 → 前沿方向。
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+# 🎯 AI 学习路径（推荐顺序）
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+## 📐 阶段 1：数学与计算机基础
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+这些是地基，不要跳过：
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+* **线性代数**（矩阵运算、特征值、奇异值分解）
+  👉 推荐《线性代数及其应用》（Strang）
+* **概率论与统计**（分布、期望、贝叶斯公式）
+  👉 《概率论与数理统计》（浙大版）
+* **微积分**（导数、偏导、多元函数、梯度）
+  👉 《Thomas 微积分》
+* **数值优化**（梯度下降、牛顿法、凸优化）
+  👉 Boyd《Convex Optimization》（进阶）
+* **计算机基础**
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+  * Python 编程（必须）
+  * 数据结构与算法（树、图、动态规划）
+  * Linux 基础（环境配置、命令行操作）
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+## 🤖 阶段 2：机器学习基础
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+先学“传统机器学习”，再进深度学习：
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+* **核心概念**
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+  * 监督/无监督/强化学习
+  * 过拟合、正则化、交叉验证
+* **常见算法**
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+  * 线性回归、逻辑回归
+  * 决策树、随机森林、XGBoost
+  * 支持向量机（SVM）
+  * K-means、PCA
+* **教材**
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+  * 周志华《机器学习》（西瓜书）
+  * Andrew Ng 机器学习课程（Coursera）
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+## 🧠 阶段 3：深度学习核心
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+* **基本神经网络**
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+  * MLP、激活函数、反向传播
+* **训练技巧**
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+  * 优化器（SGD, Adam, RMSprop）
+  * 学习率调度、BatchNorm、Dropout
+* **常见网络**
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+  * CNN（图像）
+  * RNN / LSTM / GRU（序列）
+  * Transformer（NLP / 通用）
+* **框架实战**
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+  * PyTorch（主流，科研）
+  * TensorFlow（工程/生产）
+    👉 推荐《Deep Learning with PyTorch》
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+## 🏗️ 阶段 4：AI 工程与实践
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+* **数据处理**：Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn
+* **深度学习工具**：PyTorch Lightning, HuggingFace Transformers
+* **实验管理**：Weights & Biases, MLflow
+* **部署与优化**
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+  * ONNX, TensorRT
+  * GPU/TPU 加速
+  * 模型压缩（剪枝、量化）
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+## 🚀 阶段 5：前沿与方向选择
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+根据兴趣进入某个子领域：
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+* **计算机视觉 (CV)**
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+  * CNN, ViT, Stable Diffusion
+* **自然语言处理 (NLP)**
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+  * Transformer, BERT, GPT
+* **强化学习 (RL)**
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+  * DQN, PPO, AlphaGo
+* **多模态 (Vision+Language)**
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+  * CLIP, LLaVA
+* **系统 & 加速**
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+  * 分布式训练 (DDP, DeepSpeed)
+  * 大模型训练 (LoRA, SFT, RAG)
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+# 📚 学习资源推荐
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+1. **课程**
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+   * CS229（Stanford 机器学习）
+   * CS231n（Stanford 计算机视觉）
+   * DeepLearning.ai（Andrew Ng 深度学习专项）
+2. **书**
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+   * 《Deep Learning》（花书，Goodfellow）
+   * 《动手学深度学习》（李沐，MXNet/PyTorch 版）
+   * 《Dive into Deep Learning》（D2L）
+3. **实战平台**
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+   * Kaggle
+   * Papers with Code
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+# ✅ 路线总结
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+1. 数学 & Python 基础
+2. 传统机器学习 → 西瓜书
+3. 深度学习 → PyTorch + 李沐课程
+4. 工程化 → Lightning / HuggingFace
+5. 根据兴趣选择方向（CV / NLP / RL / 多模态）
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+要不要我帮你画一个 **AI 学习路线图（流程图形式）**，让你一眼就能看到每个阶段学什么？
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+这是一个好问题 👍。如果你是要走 **AI（尤其是深度学习）学习路径**，有一些模型和论文几乎是绕不开的“必修课”。我给你分层次整理一下：
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+## 🌱 入门必修模型 & 论文
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+这些是深度学习的“地基”，建议一定要通读或至少理解核心思想：
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+* **感知机 (Perceptron)** → 经典的神经网络起点。
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+  * 论文: Rosenblatt, 1958. *The Perceptron*
+* **BP 神经网络** → 反向传播算法。
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+  * 论文: Rumelhart et al., 1986. *Learning representations by back-propagating errors*
+* **卷积神经网络 (CNN)** → 图像识别奠基。
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+  * 论文: LeCun et al., 1998. *Gradient-based learning applied to document recognition (LeNet)*
+* **深度CNN爆发**
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+  * AlexNet (2012, ImageNet冠军，奠定深度学习热潮)
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+    * Krizhevsky et al., *ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks*
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+## 🚀 核心模型（深度学习必学）
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+* **VGGNet** (2014) → 网络加深的里程碑
+* **ResNet** (2015) → 残差结构，极大缓解深层网络训练问题
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+  * He et al., *Deep Residual Learning for Image Recognition*
+* **RNN / LSTM / GRU** (1997 / 2014) → 处理序列数据（语言、时间序列）
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+  * Hochreiter & Schmidhuber, *Long Short-Term Memory*
+* **Seq2Seq (Encoder-Decoder)** (2014) → 机器翻译框架
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+  * Sutskever et al., *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*
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+## 🌐 里程碑模型（现代AI基石）
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+* **Attention / Transformer (2017)**
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+  * Vaswani et al., *Attention Is All You Need*
+  * → 这是NLP和大模型的分水岭
+* **BERT (2018)** → 预训练语言模型奠基
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+  * Devlin et al., *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers*
+* **GPT系列 (2018–2020)** → 大规模语言建模路线
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+  * Radford et al., *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*
+* **Vision Transformer (ViT, 2020)** → Transformer进军图像
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+  * Dosovitskiy et al., *An Image is Worth 16x16 Words*
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+## 🧠 应用和前沿
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+* **GAN (2014)** → 图像生成奠基
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+  * Goodfellow et al., *Generative Adversarial Networks*
+* **Diffusion Models (2020)** → Stable Diffusion、DALL·E 的理论基础
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+  * Ho et al., *Denoising Diffusion Probabilistic Models*
+* **RL + Deep Learning**
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+  * Mnih et al., 2015. *Human-level control through deep reinforcement learning* (DQN)
+  * Silver et al., 2016. *Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search* (AlphaGo)
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+## 📖 建议阅读顺序
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+1. **基础** → Perceptron, BP, LeNet, AlexNet
+2. **CV发展** → VGG, ResNet
+3. **NLP发展** → RNN, LSTM, Seq2Seq
+4. **新时代** → Transformer, BERT, GPT
+5. **生成式AI** → GAN, Diffusion
+6. **强化学习结合深度学习** → DQN, AlphaGo
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+要是你目标是 **科研/学术方向**，Transformer 及其变体的论文是绝对必须深入研究的；如果目标是 **工程应用**，ResNet、BERT 和 Diffusion 模型的应用落地很关键。
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+要不要我帮你画一张 **AI学习路径思维导图**，从数学基础到关键论文和模型都串起来？这样看起来更清晰。
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+好，我来帮你整理一个比较系统的 **AI经典论文阅读清单** 📚。我会按主题 + 时间线排序，每一篇都标出标题、作者、年份和推荐理由。这样你可以有条理地去读，不至于迷失。
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+# 🔑 AI 经典论文阅读列表
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+## 1. 基础阶段（神经网络起点）
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+1. **Rosenblatt, 1958. *The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain***
+   👉 神经网络最早的雏形。
+2. **Rumelhart, Hinton & Williams, 1986. *Learning representations by back-propagating errors***
+   👉 反向传播算法奠基，现代深度学习的起点。
+3. **LeCun et al., 1998. *Gradient-based learning applied to document recognition*** （LeNet-5）
+   👉 第一个成功的卷积神经网络，用于手写数字识别。
+4. **Krizhevsky, Sutskever & Hinton, 2012. *ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks*** （AlexNet）
+   👉 ImageNet 冠军，深度学习热潮的导火索。
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+## 2. CV 发展（卷积神经网络进阶）
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+5. **Simonyan & Zisserman, 2014. *Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition*** （VGGNet）
+   👉 网络加深后的代表作，结构清晰。
+6. **He et al., 2015. *Deep Residual Learning for Image Recognition*** （ResNet）
+   👉 引入残差结构，极大缓解深度网络训练问题，必读。
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+## 3. NLP 发展（序列模型）
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+7. **Hochreiter & Schmidhuber, 1997. *Long Short-Term Memory*** （LSTM）
+   👉 解决长序列梯度消失问题，RNN 的核心改进。
+8. **Cho et al., 2014. *Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation*** （GRU, Seq2Seq雏形）
+   👉 GRU提出，Encoder-Decoder架构出现。
+9. **Sutskever, Vinyals & Le, 2014. *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*** （Seq2Seq）
+   👉 奠定了机器翻译等任务的 Encoder-Decoder 框架。
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+## 4. 新时代（Attention 与预训练）
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+10. **Bahdanau et al., 2015. *Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate***
+    👉 第一次提出 Attention 机制。
+11. **Vaswani et al., 2017. *Attention Is All You Need*** （Transformer）
+    👉 NLP 进入 Transformer 时代的标志。
+12. **Devlin et al., 2018. *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding***
+    👉 双向 Transformer 预训练模型，NLP 各项任务全面突破。
+13. **Radford et al., 2018. *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*** （GPT-1）
+    👉 GPT 系列开端，大规模自回归语言建模路线。
+14. **Brown et al., 2020. *Language Models are Few-Shot Learners*** （GPT-3）
+    👉 大规模语言模型展示“少样本学习”能力，LLM 爆发起点。
+15. **Dosovitskiy et al., 2020. *An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale*** （ViT）
+    👉 Transformer 成功应用于图像任务。
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+## 5. 生成式 AI（图像/文本生成）
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+16. **Goodfellow et al., 2014. *Generative Adversarial Nets*** （GAN）
+    👉 生成模型革命的起点。
+17. **Radford et al., 2015. *Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks*** （DCGAN）
+    👉 GAN 第一个成功的大规模版本。
+18. **Ho et al., 2020. *Denoising Diffusion Probabilistic Models*** （DDPM）
+    👉 扩散模型的起点，Stable Diffusion、DALL·E 的理论基础。
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+## 6. 强化学习 + 深度学习
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+19. **Mnih et al., 2015. *Human-level control through deep reinforcement learning*** （DQN）
+    👉 Atari 游戏的里程碑，强化学习和深度学习结合。
+20. **Silver et al., 2016. *Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search*** （AlphaGo）
+    👉 将深度学习、强化学习与搜索结合，震惊世界。
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+# ✅ 阅读建议
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+* **第一轮快速扫读**：掌握核心模型的思路和创新点（建议先看 ResNet, Transformer, BERT, GAN, Diffusion, AlphaGo）。
+* **第二轮精读**：带代码实现，结合 PyTorch/现有开源代码跑实验。
+* **第三轮拓展**：读相关的 survey 论文，形成整体脉络。
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+要不要我帮你把这些论文分成一个 **12个月的学习计划**，比如每个月读 2–3 篇，从基础到前沿逐步过渡？这样你可以循序渐进，而不是一下子全压上。
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+要了解 **最前沿的人工智能方向**，关键是关注 **最新论文、预印本、会议动态和开源项目**。我帮你梳理一下几大主流渠道和方法：
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+## 1️⃣ 学术论文与预印本（科研前沿）
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+### arXiv（预印本）
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+* **网址**: [https://arxiv.org](https://arxiv.org)
+* **推荐板块**:
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+  * cs.AI → 人工智能总览
+  * cs.LG → 机器学习
+  * cs.CV → 计算机视觉
+  * cs.CL → 自然语言处理
+* **特点**: 速度快，几乎所有最新成果都会先在这里发布。
+* **技巧**:
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+  * 关注 “recent” 选项，每天/每周查看最新论文。
+  * 使用 RSS 或 arXiv-sanity（下文）订阅感兴趣领域。
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+### arXiv-sanity（作者：Andrej Karpathy）
+
+* [http://www.arxiv-sanity.com/](http://www.arxiv-sanity.com/)
+* 功能：按照热门度和关键字推荐最新论文，便于快速筛选高质量工作。
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+## 2️⃣ 顶级 AI/ML 学术会议（最具权威性）
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+这些会议的论文代表了领域前沿：
+
+* **NeurIPS (Neural Information Processing Systems)**
+  → ML 和深度学习最顶尖会议
+* **ICLR (International Conference on Learning Representations)**
+  → 表征学习、深度学习新方法
+* **ICML (International Conference on Machine Learning)**
+  → ML 各类前沿研究
+* **CVPR / ICCV / ECCV**
+  → 计算机视觉顶会
+* **ACL / EMNLP / NAACL**
+  → NLP 顶会
+* **AAAI / IJCAI**
+  → 综合人工智能会议
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+### 查看方式
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+* 直接访问官网，会有论文列表和 PDF 下载
+* 或用 [paperswithcode.com](https://paperswithcode.com/) 查看带实现的最新论文
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+## 3️⃣ 开源社区与项目
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+前沿成果往往伴随开源代码：
+
+* **GitHub Trending / Stars**
+  → 关注 “transformers”, “diffusion”, “RL”, “multi-modal” 等关键字
+* **HuggingFace Transformers Hub**
+  → NLP 和多模态模型最新实现
+* **OpenAI / Stability AI / Meta AI / DeepMind**
+  → 官方开源项目，通常是最新研究的落地版
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+## 4️⃣ 社交媒体与信息聚合
+
+* **Twitter / X**（AI研究人员、实验室账号）
+  → 跟踪 Andrej Karpathy, Yann LeCun, OpenAI, DeepMind 等
+* **Reddit / r/MachineLearning**
+  → 每天有论文分享、讨论和解读
+* **LinkedIn / WeChat 公众号**（国内 AI 前沿）
+  → 比如“量子位”、“深度之眼”等科技公众号
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+## 5️⃣ 工具和订阅
+
+* **Feedly / RSS** → 订阅 arXiv 或顶会动态
+* **Papers with Code** ([https://paperswithcode.com/](https://paperswithcode.com/))
+  → 论文 + 代码 + benchmark，方便实践
+* **AI Report / Distill.pub**
+  → 可视化解读最新研究，降低理解门槛
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+### 🔑 总结
+
+1. **论文** → arXiv + 顶会
+2. **代码** → GitHub + HuggingFace
+3. **趋势** → 社交媒体 / RSS / AI 社区
+4. **实践** → Papers with Code + 开源项目跑实验
+
+---
+
+如果你愿意，我可以帮你整理一个 **AI 前沿监控表格或 RSS/关注清单**，把 **每天/每周必须看/关注的渠道和账号**列出来，这样你可以系统追踪最新研究。
+
+你希望我帮你做这个吗？