这里收录我读过、改写过、相信值得分享的长文。覆盖创业方法论、AI 技术、计算机科学，以及思考随笔。持续更新。
创业与商业
1 篇计算机科学
2 篇CS231n · STANFORD·2026 年 5 月 31 日
卷积神经网络详解：从 LeNet 到 ResNet
CS231n · 中文精校版
CS231n 经典 CNN 讲义。把"图像是二维空间结构"这一归纳偏置烧进网络结构——局部连接、参数共享、池化下采样。一文讲透五大经典架构 LeNet/AlexNet/VGG/GoogLeNet/ResNet。
8 章约 25 分钟含公式与案例
阅读CS231n · STANFORD·2026 年 5 月 30 日
反向传播详解：从计算图直觉到向量化梯度
CS231n · 中文精校版
Stanford CS231n 经典讲义。把神经网络看成实数电路：加法门是梯度分发器，最大门是梯度路由器，乘法门是梯度交换器。读完，你能"看见"梯度的流动。
9 章约 25 分钟含公式与代码
阅读人工智能
3 篇CVPR 2022 · CompVis·2026 年 5 月 31 日
Latent Diffusion：Stable Diffusion 论文详解
Rombach et al. · 中文精校版
催生 Stable Diffusion 的奠基论文。CompVis 团队把扩散模型从昂贵的像素空间搬到高效的潜在空间，训练成本下降一个数量级。开源后催生了整个 AI 绘画生态。
9 章约 25 分钟含公式
阅读NeurIPS 2017 · GOOGLE BRAIN·2026 年 5 月 30 日
Attention Is All You Need：Transformer 论文详解
Vaswani et al. · 中文精校版
2017 年 Google Brain 八位作者用一句"注意力就是你需要的全部"，彻底改写了序列建模。今天所有大语言模型——GPT、Claude、Gemini——的底层架构都来自这一篇。
9 章约 30 分钟含公式
阅读ICLR 2021 · GOOGLE BRAIN·2026 年 5 月 30 日
Vision Transformer：一张图片值 16×16 个词
Dosovitskiy et al. · 中文精校版
Google Brain 用一招极简的"把图像切成 16×16 的 Patch"，把为文字设计的 Transformer 直接搬到视觉，最终在大数据上超过 CNN。这是 CV 范式转移的起点。
9 章约 30 分钟含公式与图表
阅读思考与笔记
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