117. 开源一段论文探索之旅:模型范式、Infra 和数据、语言、多模态的完整变迁史

10/28/2025, 2:33:03 AM

📌 一句话摘要

美团产品负责人谢青池分享其一年多研读 200 余篇 AI 论文的旅程,系统梳理了 AI 模型范式、基础设施、数据、语言及多模态模型的完整变迁史,并提供了高效学习策略。

📝 详细摘要

本期播客特邀美团光年之外产品负责人谢青池,分享他作为非技术背景产品经理,通过一年多时间研读数百篇 AI 论文,深入理解 AI 技术边界的经验。节目以其独特的视角,将 AI 发展史划分为模型范式变迁、基础设施与数据、语言模型和多模态模型四大核心部分,详细解读了从 1999 年 GPU 诞生到 2024 年最新进展中的 36 篇关键论文。内容涵盖了深度学习的开端 AlexNet、Transformer 架构的革命性影响、强化学习的突破(如 AlphaGo Zero)、LoRA 等高效微调技术、以及 Scaling Law、LAION-5B 等数据与算力发展里程碑。同时,播客也探讨了 Word2Vec、GPT 系列、InstructGPT 等语言模型演进,以及 GAN、Diffusion、CLIP、Stable Diffusion 等多模态模型的创新。谢青池还分享了如何利用 AI 工具辅助论文阅读、推荐了体系化的学习资源,并强调了在 AI 早期阶段,产品经理深入理解技术原理对产品创新和职业发展的重要性。整个分享旨在帮助技术从业者和 AI 爱好者构建对 AI 宏观发展脉络的深刻理解。

💡 主要观点

  1. 深入阅读 AI 论文是理解技术边界、推动产品创新的关键路径 对于产品经理而言,尤其在 AI 技术早期阶段,通过研读核心论文可以掌握技术原理、了解发展趋势,从而更好地定义产品方向和实现创新变革。
  2. AI 技术发展是模型范式、基础设施、数据和算法协同演进的结果 从 GPU 的出现、深度学习的兴起、Transformer 的革命,到 Scaling Law 指导下的数据与算力扩展,AI 的进步是多方面要素相互促进的复杂过程。
  3. 高效的 AI 学习应充分利用 AI 工具,结合体系化资源和历史视角 推荐使用 AI 翻译、AI 问答、可视化工具辅助理解,并结合吴恩达、李沐等专家的视频课程和经典书籍,从历史脉络和范式变迁角度深入学习。

💬 文章金句

📊 文章信息

AI 评分:93
精选文章:
来源:张小珺Jùn|商业访谈录
作者:张小珺
分类:人工智能
语言:中文
阅读时间:6 分钟
字数:1413
标签: AI发展史, 深度学习, 大型语言模型, Transformer架构, 模型范式变迁, GPU计算, AI学习方法, 论文阅读, 多模态AI, 产品经理
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