<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_41256310的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41256310</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_41256310]]></copyright><item><title><![CDATA[深度学习学了一年，我才发现论文根本不是这么来的]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41256310/article/details/156711751</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_41256310/article/details/156711751</guid><author>qq_41256310</author><pubDate>Thu, 08 Jan 2026 09:22:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[（我后来把这条路线系统整理成了一套资料，放在 B 站，有需要的同学可以直接搜索Larry同学，自己去看看。深度学习学了一年，我一直以为，只要模型跑得起来，指标能涨，就离论文不远了。论文从一开始，就不是从“模型怎么改”开始的，而是从问题、动机和结构开始的。这些问题，如果在实验阶段没想清楚，后面基本写不出来。从入门阶段该学什么，到模型怎么改才“有可写性”，学框架、刷教程、复现模型、改结构、插模块，后来才发现，这个理解本身，就是最大的坑。那你遇到的不是能力问题，而是路线问题。模型会跑，但论文不知道从哪来，]]></description><category></category></item></channel></rss>