本文探讨了如何在快速发展的深度学习领域保持技术更新，提出了四个方法：增强基础，结合业务，获取最新消息，多练习触类旁通。强调了在实际工作中结合业务需求选择算法的重要性，同时建议通过多渠道了解新技术，通过实践和案例分析提升应用能力。
深度学习中，经常出现某一些大佬突然整出了个很厉害的东西，把过去很多的尝试和努力都一下子清掉了。这种快速的发展让我感到危机感，并去思考如何保证能实时追踪最新技术。
首先，提炼需求：
实际上我们真正怕的就是有人闭门造车，而且还很牛逼的车，一下子把过去的努力秒掉了。
如果是这样的话，大家一开始都是被秒的，以后看谁结合得快，跟行业结合得好有盈利，这应该就需要上面1+2的积累
真正怕的不是闭门造车，而是车公布了以后，跟不上别人
这个跟AI算法的可复现性也是有关的，应该关注这方面的讨论
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