有没有佬知道论文怎么读啊

上面有没有人带? 有和没有差很多

公式不是每个都要推导

论文也是不一定都要看

现在还没选导师，要开学后才开始选导师现在先看点论文熟悉一下 ^-^

那就不用这么早担心

也许你做的跟你现在看的完全不一样

挑一些经典论文配合 AI 来看就好

研0且没基础的话，这阶段只建议粗读，先尽量能直观地理解论文在做什么事，什么背景和意义，适当用ai辅助，先不着急纠结数学什么的。

完全没必要，只是读研究生的话基本可以靠Agent做了

不如趁这个时候享受一下，多社交多玩

不知道你是什么专业的哦，但我觉得我现在这个领域，大部分顶会顶刊的作者也不知道自己的数学公式是意思，ai 就完事了

我觉得这个时候只需要学一些可能用到的背景知识，然后再把agent相关的东西熟悉一下，看看怎么用agent来辅助科研，个人认为是比较重要的

就是不太确定是不是只读研，如果有读博的机会还是想试试读博

计算机专业的话，现在很多文章的数学推导可能都是 AI 生成的了（2024 年前的文章中的推导的含金量应该还是挺高的），如果想深究的话，你也可以用魔法对抗魔法，让 AI 帮你看看是怎么个事儿。

推荐先读你研究方向中比较有代表性的论文，从开山之作起，按照时间顺序来，代表性论文细读下来收获一般来说是有不少的。你会逐渐清楚这个领域在做些什么，有哪些方向。

关于怎么找这些代表作，一个很简单的方法就是去找综述读，通常都帮你整理好了。

该怎么系统地读文章？特别是数学推导

最简单，请高人辅导指点。

有同专业热心师兄师姐或者直接导师。

不行就直接ChatGPT @学习 模式来帮你一条条过。

量变质变

现在能爽几天就多爽几天，真进组了就没得玩了。论文还早呢，等你导叫你汇报的时候自然而然就看懂了 ^-^ 其实都是一个循序渐进的过程，一篇顶刊顶会，也不是看一遍就能吃的下来的。所以不用焦虑，先看看研一需要学的基础课程吧，最好能找个自己感兴趣的方向

^-^刚投完AAAI2027的菜鸡来回复一下，看不懂的地方就看不懂吧，AI时代也不需要你多做什么了，Agent下指令自动干所有事情了 ^-^ ^-^。

正紧来说：introduction部分一定是在写一个基本现象->场景问题->影射出的算法问题->以前的人是怎么干的但是没做好->作者是怎么干的->贡献。

related work部分就是把以前的人是怎么干的提一下，站在前人的肩旁上。

methodology部分就是作者怎么干的写出来，看不懂的某一步的公式什么的，不需要去弄懂了，知道它这里在干什么就行，真想一步步弄懂得看代码，实际上现在代码也不自己写了，我们做好顶层架构设计就行。

实验部分一般就是为了证明它设计的某个模块有用，基本就是主使用，对比实验，消融实验，定性分析等。

摘要就是introduction的浓缩版本，结论就是复述一下自己做了什么效果怎么样。

一篇论文你判定自己看没看懂，你就只需要弄清楚这篇论文面对的问题背景，现有的方法怎么解决的，缺陷是什么，作者是怎么解决的（贡献点），作者提出解决办法的逻辑链，作者取得的效果，在这个基础上有没有什么更好的改进（这个多问AI，多讨论）。

最后不要用豆包科研，推荐gpt ^-^

某B上看李沐老师的视频：如何读论文【论文精读·1】_哔哩哔哩_bilibili

按照这个思路先去看综述，获得大致的了解后再去看顶会的best paper/oral迅速了解前沿工作，数学推导(deepseek harness那篇文章交换图都给你整出来了，多模态的里面又很多sde，详细的推导看不完且门槛高)并不关键，关键的是highlight related idea

佬我还有一个问题就是如果是纯靠gpt提出的idea能不能发那种顶刊啊，顶刊是不是还是需要自己提出想法啥的

现阶段ai不会是idea的提出者，你可以和gpt讨论idea一起头脑风暴，你要做顶层规划者，AI是你想法的执行者。idea的由来是你进行了大量实验，在某一领域里读了足够多的文献有一定的了解后才会形成的一个。如果说读某一篇paper就觉得自己有很多想法，可以多和ai讨论，必要时进行代码测验证自己的想法。idea的由来是人想出来，和AI探讨分析，由AI做初期验证。对于研究生而言缺少科研经验和论文写作方面的经验，更多的可能是导师给idea，学生自己下去做验证，做实验然后由导师写论文

另外多补充一句，了解一个领域，可以从开山之作开始读，自己尝试去制作一个ppt，把这个领域里的发展脉络理清楚，不一定要去读某个环节的工作的具体论文，问问ai，这篇论文做了什么。

以计算机视觉里的图像生成为例。

最早的图像生成是可能是自回归cnn，到后面提出来自编码器，再到gan，然后gan发展很多年，后面又提出扩散模型。这是一个大的技术路线，在大的技术路线下每一个新技术都有一个开山之作，开山之作以后会有很多的改进工作。把这些东西串起来。

当然上述内容仅适用于cs领域，别的领域就不太适用了