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在计算机视觉的世界里，我们曾面临一个极度纠结的难题：想要看得“准”（高分辨率），就很难看得“广”（大感受野） 。直到 2016 年，Fisher Yu 和 Vladlen Koltun 发表了这篇划时

在计算机视觉的历史长河中，2015 年是一个重要的节点。由 何恺明（Kaiming He）等人提出的 ResNet（残差网络） ，不仅横扫了当年的 ILSVRC 和 COCO 竞赛，更彻底改变了我们构

在深度学习领域，模型规模的增长速度远超单张显卡（GPU/TPU）显存的增长速度。当我们想要训练拥有百亿参数的巨型模型时，往往会撞上“显存墙”。 Google 提出的 GPipe（Pipeline Pa

前言：被忽视的“顺序” 在深度学习的早期，我们习惯了将一切视为序列：文字是单词的序列，语音是采样的序列。但如果输入是一堆乱序的拼图，或者一组坐标点，强行喂给 RNN 会发生什么？Google Brai

在计算机视觉的历史长河中，2012 年是一个分水岭。由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 发表的这篇论文，不仅在当年的 ImageNet

在深度学习的世界里，我们习惯了“大力出奇迹”：模型越大，参数越多，效果似乎就越好。但你是否想过，这些庞大的参数中，可能绝大多数都是在“陪跑”？ 2019 年 ICLR 的一篇经典论文提出了著名的“彩票

在深度学习的序列生成任务（如机器翻译）中，我们习惯了 Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 架构。然而，传统的 Seq2Seq 有一个致命的假设：输出字典的大小必须是预先固定的

在 AI 领域，我们一直在追求一个目标：让模型能够像人类一样，通过实践、反馈和总结来不断提升自己。最近的一篇重磅论文揭示了一种名为迭代部署（Iterative Deployment的机制，证明了大语言

在 AI 编程领域，最近流行一个词叫 "Vibe Coding"（凭感觉编程）——即完全信任 AI，享受心流，甚至不再仔细阅读代码的差异（Diffs）。这种想法听起来很诱人：只管描述需求，代码自动生成