过来人都知道，“idea”是决定论文成败最重要的一步。
找到好的选题方向，创新的idea，论文就成功了大半。
无论是博导教授，还是研0小白，要想找到好idea和选题，就必须充分阅读别人的论文。
阅读论文不仅能让你了解领域现状、发展趋势，找到研究中的空白和问题，也能为你的研究提供理论支持和方法论指导。
为什么很多人读了上千篇论文，
依旧做不好科研？
读论文，不在多而在精，一定要少看普通文章，多看顶级文章，不然读了也是白读。
比如多看顶会Best Paper，最佳论文入围奖，时间检验奖等等论文。
只有顶级论文，才有真正值得借鉴的东西。
不仅有前人长期摸索后的成熟体系，也有突破研究壁垒创造出的新思路，再到行文的逻辑结构和语言组织，处处都是宝藏。
我知道，很多导师不会给学生推荐论文，但是科研小白又很难分辨哪些论文值得读。
因此，我用了大量时间全面梳理了几千篇文章，制作成了一个论文工具箱。
精选了CV、NLP、大模型等人工智能多个重点方向的200篇优秀论文，每个方向都不超过20篇。
既有1987年发布的机器学习经典论文，也有2024年顶级会议上的优秀论文。
都是非常值得多次阅读、反复阅读的顶级文章。
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读论文固然重要,
但更重要的是具备系统能力!
很多小白发不出论文，跟读过论文的多少关系不大。最根本原因还是缺乏一套系统的学术研究方法训练过程。
让小白做研究，就如同把刚学会踢正步的新兵，直接推上子弹乱飞的战场，成为炮灰。
我一直在想，该怎么打破它？
方法其实也简单，就是把我们团队多位Best Paper得主做科研、发文章的经验梳理起来。
加入最新的思考和心得，做成一套系统的科研能力提升课程，帮助小白迅速补齐知识，提升科研能力。
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但即便如此，一套教程也绝对无法替代一个大牛导师的作用。
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