讀了上百篇文獻，卻依然找不到突破口？覺得每個方向都有人做過，似乎無從下手？其實，閱讀文獻本身就是發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點的最重要途徑。

但如何速讀文獻，激發(fā)創(chuàng)新思維？如何突破現(xiàn)有的知識框架，提出具有突破性的研究問題？

1.高效篩選文獻：少而精比多而雜更重要

一個選題動輒得看幾十篇英文文獻，現(xiàn)在直接丟給deepseek通讀一遍，直接挑有用的精讀。

最讓人驚喜的是，deepseek在通讀理解給定領(lǐng)域的幾十篇文獻以后，居然可以給到幾個可以創(chuàng)新的論文idea，深度思考能力還是不錯的！

2. 讀文獻是為了“看懂”，更是為了“看穿”

重要的不僅僅是論文的核心內(nèi)容，明白研究做了什么，用了什么方法，得出了什么結(jié)論。最關(guān)鍵的是看到作者他“沒寫”的部分。包括研究中的不足、未解的問題，以及潛在的改進空間。

（1）不要盲目相信權(quán)威：即便是頂刊的論文，也可能存在漏洞或未被發(fā)現(xiàn)的問題。以批判的角度去讀，思考：方法有沒有局限性？結(jié)果是否有爭議？

（2）保持好奇心：當(dāng)遇到不懂的地方，不要跳過，深入了解背后的邏輯。有時候，創(chuàng)新點就藏在這些你“看不懂”的地方。

最后分享一個快速找到創(chuàng)新點的小方法→嫁接

很多時候把A論文里的方法嫁接到B論文的項目，或者應(yīng)用已有方法于全新的數(shù)據(jù)集或研究場景，完全就可以發(fā)一篇論文了。

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為了幫大家真正提升自己的科研能力，本次研夢非凡邀請了手握多篇頂會的楊導(dǎo)師正式上線《MLLM復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練營-9h打通頂會壁壘》真正提升你的科研能力，帶你「深入理解并復(fù)現(xiàn)3篇最前沿多模態(tài)大模型頂會論文」，逐一擊破復(fù)現(xiàn)難點。

9節(jié)課「通過論文解析+代碼復(fù)現(xiàn)，掌握項目實戰(zhàn)經(jīng)驗」。以講解論文為示例，教會大家復(fù)現(xiàn)大部分頂會論文的方法，從大佬的代碼中發(fā)掘創(chuàng)新點，解決實際科研問題，讓漲點不再困難！（下滑查看課程詳情）

適合哪些人群？ 適合的群體：

• 在校生：計算機萌新，感到迷茫，不知道怎么復(fù)現(xiàn)論文的；想好好規(guī)劃四年又無從下手的；想拼搏幾年，找個好出路的；非科班專業(yè)想轉(zhuǎn)行做AI的；

• 畢業(yè)沖刺：玩了幾年，時間緊迫，想在短時間內(nèi)發(fā)論文畢業(yè)的；基礎(chǔ)還可以，想沖頂會提升背景進大廠的：

• 社招：工作 1-5 年需要頂會高區(qū)論文背書跳槽漲薪的

• 不適合已經(jīng)有扎實基礎(chǔ)且有自主創(chuàng)新科研能力的，如已經(jīng)發(fā)過高區(qū)、頂會的：

• 不適合想技術(shù)進階的，如架構(gòu)師、P7、P8水平：

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二、能收獲什么？

1. 掌握多模態(tài)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，了解多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的核心原理和架構(gòu)，學(xué)習(xí)融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和最佳實踐。

2. 熟悉先進的多模態(tài)模型架構(gòu)，探索基于transformer的多模態(tài)模型，深入了解視覺-語言模型及其應(yīng)用

3. 掌握多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和特征工程，學(xué)會有效預(yù)處理和對齊多模態(tài)數(shù)據(jù)，掌握從不同數(shù)據(jù)源提取有意義特征的技巧

4. 學(xué)會多模態(tài)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，了解最新的多模態(tài)模型訓(xùn)練技術(shù)，學(xué)會微調(diào)和適配預(yù)訓(xùn)練模型到特定任務(wù)

5. 部署和應(yīng)用多模態(tài)AI系統(tǒng)，探討部署多模態(tài)AI系統(tǒng)的注意事項，學(xué)習(xí)成功案例并討論實際應(yīng)用

全面覆蓋前沿的多模態(tài)AI技術(shù)

9節(jié)課深入解讀業(yè)界最新論文,包括Visual Instruction Tuning、MobileVLM和LLaVA-NeXT

從入門到進階,系統(tǒng)培養(yǎng)大家的多模態(tài)AI實踐能力

緊跟行業(yè)前沿,實戰(zhàn)驅(qū)動，培養(yǎng)大家運用所學(xué)解決實際問題的能力

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四、實戰(zhàn)訓(xùn)練營大綱（9節(jié)課）

第一節(jié)課: Visual Instruction Tuning 介紹免費試看!!!

亮點：教你如何有效閱讀論文，大致梳理文章結(jié)構(gòu)，解構(gòu)文章，梳理重點章節(jié)。

第二節(jié)課：Visual Instruction Tuning 精讀免費試看!!!

亮點：根據(jù)文章梳理對應(yīng)公式，理清重點段落流程，細化結(jié)構(gòu)。

第三節(jié)課：Visual Instruction Tuning 復(fù)現(xiàn)

亮點：分析及推導(dǎo)公式，根據(jù)公式手把手教寫相應(yīng)代碼，重構(gòu)論文，在復(fù)現(xiàn)的基礎(chǔ)上做創(chuàng)新，提升自己的工程能力。

第四節(jié)課: MobileVLM: Vision Language Models for Mobile Devices 介紹

第五節(jié)課: MobileVLM: Vision Language Models for Mobile Devices 精讀

第六節(jié)課: MobileVLM: Vision Language Models for Mobile Devices 復(fù)現(xiàn)

第七節(jié)課: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge 介紹

第八節(jié)課: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge 精讀

第九節(jié)課: LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge 復(fù)現(xiàn)

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五、講師介紹

楊導(dǎo)師

世界top10大學(xué)計算機科學(xué)畢業(yè)博士

博士研究方向為計算機視覺，自然語言處理，高效的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理方法，大語言模型輕量化與高效微調(diào)技術(shù)。

多家公司擔(dān)任算法研究員，并進行計算機視覺，高效模型壓縮算法，多模態(tài)大語言模型的研究，包括模型量化，剪枝，蒸餾，編譯以及高效稀疏化訓(xùn)練與推理。

【科研成果】在國際頂級會議CVPR,ICCV, EMNLP等發(fā)表13篇論文，并擔(dān)任CVPR,ICCV,ECCV,ICML,ICLR, NeurIPS等重要會議和期刊的審稿人。

多項發(fā)明專利，指導(dǎo)學(xué)生有耐心，教學(xué)嚴謹，思維邏輯縝密，已經(jīng)指導(dǎo)數(shù)十篇論文。對于成果好的學(xué)生，幫助學(xué)生寫推薦信和指導(dǎo)申請碩/博申請。

【招收學(xué)生方向】計算機視覺，自然語言處理，高效模型壓縮算法，多模態(tài)大語言模型，包括模型量化，剪枝，蒸餾，編譯以及高效稀疏化訓(xùn)練與推理，深度學(xué)習(xí)全棧研究。

六、課程服務(wù) 課程形式及時長

9節(jié)直播課，每節(jié)1小時左右

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課程服務(wù)

配套課程資料：課程PPT

多模態(tài)交流群（購買前：互助交流）

正式課程答疑群（購買后：直播答疑）

可能有的Q&A

Q1：有問題如何詢問老師？

本系列課程為直播課，可以在直播間彈幕發(fā)送提問，老師看見會一一解答。

并且我們還配有答疑群，老師會在群內(nèi)不定時文字答疑。

Q2：課程有效期及服務(wù)有效期是多久？

課程有效期為1年，服務(wù)有效期至系列課程直播結(jié)束。

我們還有《Transformer基礎(chǔ)訓(xùn)練營》《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)訓(xùn)練營》《推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)訓(xùn)練營》，已經(jīng)都是錄播課了哈～有需要也可以聯(lián)系顧問老師開通！除此之外，還有超強的《1對1科研論文指導(dǎo)》！