主要观点总结
本文是一份关于AI领域经典论文清单的整理，涵盖了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、信息论以及其他相关领域的经典论文。这份清单被浏览过五十多万次，被认为是了解当前AI领域的核心内容。除此之外，还介绍了一些额外的重要内容，包括一些重要AI学者的工作以及一些具体的技术论文。
关键观点总结
关键观点1: AI领域经典论文清单的重要性
这份清单涵盖了AI领域的多个关键领域，包括深度学习、自然语言处理、机器学习等，是了解当前AI领域发展状况和基础知识的重要资源。
关键观点2: 清单涵盖的关键领域
清单涵盖了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、信息论等多个关键领域，并提供了相关论文的地址，有助于读者深入了解这些领域的最新进展和核心思想。
关键观点3: 额外补充的重要内容
除了清单中的论文，还介绍了一些额外的重要内容，包括一些重要AI学者的工作以及一些具体的技术论文，这些内容对于深入了解AI领域的发展具有很大帮助。
文章预览
Datawhale干货 整理：机器之心、Datawhale 一份AI领域研究的经典论文清单 随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从 业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。 而在转行 AI 的过程中，研究「论文」一定是最不可缺少的一环。 传奇程序员、3D 游戏之父，id Software 联合创 始人 John Carmack 在 2020 年 想转行 AGI 时 ， 前 OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 给他写了 一份 AI 领域研究的论文清单。 这份清单被 50 多万人浏览过， 网友称： Ilya 认为掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域） 90% 的重要内容。 甚至有人表示它是 OpenAI 入职培训内容的一部分。 与此同时，一个 名为 Taro Langner 的贡献者对清单做了补充，还 指出了一些必须注意的额外内容，包括 Yann LeCun等
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