OpenAI 的前首席科学家 Ilya Sutskever 开出了一份论文清单，一共包含30篇论文。
他说："如果你真正学会了所有这些，你就会知道当今 AI 的 90% 重要内容。"

1. "The Annotated Transformer" 📖: 提供了对 "Attention Is All You Need" 论文的详细解读和注释，帮助读者理解基于完全注意力机制的Transformer模型的复杂性，该模型旨在解决在处理长序列时RNN和LSTM的局限性。通过并行处理和有效的注意力机制，Transformer在训练速度和效果上都有显著提升。

   The Annotated Transformer

2. "The First Law of Complexodynamics" 🌀: 讨论了物理系统中复杂性随时间变化的变量性。论文得出的结论是系统的“兴趣”或“复杂性”随时间呈现钟形曲线：起初简单，变得复杂，然后再次简化。复杂性达到最大值后会逐渐减少，与一直单调增加的熵形成对比。

   The First Law of Complexodynamics

3. "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks" 🧠: Andrej Karpathy的文章展示了RNN在处理序列数据方面的强大能力，尤其是在文本生成和语言建模等任务中的卓越表现。文章还讨论了如何通过模型结构改进（如LSTM、GRU）和超参数优化进一步提升RNN的性能。

   The Unreasonable Effectiveness of RNNs

4. "Understanding LSTM Networks" 🤖: Christopher Olah的博客文章旨在解释长短时记忆网络（LSTM）的工作原理及其应用。

   Understanding LSTM Networks

5. "Recurrent Neural Network Regularization" 🔒: 本文讨论了正规化递归神经网络(RNN)的方法，以改善它们的泛化能力和性能，这对于防止过拟合和增强模型的稳健性至关重要。

   Recurrent Neural Network Regularization

6. "Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights" 🏋️: 探讨了通过最小化神经网络模型权重的描述长度来简化网络的方法，可以通过稀疏化、量化和剪枝等技术提高计算效率和泛化能力，避免过拟合。

   Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights

7. "Pointer Networks" 👆: Oriol Vinyals、Meire Fortunato 和 Navdeep Jaitly 在2015年提出了一种新的神经网络架构，专为序列到序列任务设计，其中输出序列的长度基于输入数据而变化。

   Pointer Networks

8. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" 🖼️: 也称为AlexNet论文，它通过引入深度卷积神经网络，显著推动了计算机视觉领域的发展，大幅提高了ImageNet竞赛的性能。

   ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

9. "Order Matters: Sequence to Sequence for Sets" 📚: 本文探讨了在序列到序列模型中序列顺序的重要性，尤其是在处理集合时。作者提出了一种明确建模序列顺序以提高性能的新架构，其有效性在各种任务中得到了证明。

   Order Matters: Sequence to Sequence for Sets

10. "GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism" 🚀: GPipe是一个利用流水线并行性训练大规模神经网络的框架。这种方法将模型分为不同的阶段，在不同的设备上执行，极大地加速了训练过程，使训练非常大的模型变得可行。

    GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism

11. "Deep Residual Learning for Image Recognition" 🖼️: 本文介绍了ResNet，一种深度残差网络，通过使用跳跃连接或快捷方式跳过某些层，革新了深度网络的构建方式。ResNets 使得训练比以前使用的网络深得多的网络成为可能，从而在图像识别性能上取得了实质性的改进。

    Deep Residual Learning for Image Recognition

12. "Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions" 🔍: 本文引入了膨胀卷积作为一种有效聚合多尺度上下文信息而不失分辨率的工具，主要展示在分割任务上的应用。文中展示了如何通过膨胀卷积扩大感受野，而不减小特征图的尺寸。

    Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

13. "Neural Quantum Chemistry" 🔬: 讨论了将神经网络应用于量子化学领域。概述了神经网络用于预测分子能级和性质的方式，这是与传统量子化学方法相比的重大转变。

    Neural Quantum Chemistry

14. "Attention Is All You Need" ⚡: 引入了Transformer架构，这是一种彻底放弃递归和卷积的模型架构。Transformer完全依赖于注意力机制来捕获输入和输出之间的全局依赖关系，从而加快了训练速度并提高了可扩展性。

    Attention Is All You Need

15. "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate" 🌐: 本文提出了一种神经机器翻译的创新方法，通过单一的神经网络模型同时学习对齐和翻译。它引入了注意力机制，允许模型自动学习关注输入序列的特定部分，提高了翻译质量。

    Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

16. "Identity Mappings in Deep Residual Networks" 🔄: 对ResNet架构进行了改进，提出使用身份映射作为跳跃连接，并显示这种映射有助于在整个网络中保持信息，从而改善了非常深的网络的训练性能。

    Identity Mappings in Deep Residual Networks

17. "A Simple NN Module for Relational Reasoning" 🧠: 提出了一个简单的神经网络模块，用于处理关系推理任务，这是开发需要管理和推理世界动态的AI系统的关键组成部分。这个模块可以插入到现有架构中，以增强它们的关系推理能力。

    A Simple NN Module for Relational Reasoning

18. "Variational Lossy Autoencoder" 🖼️: 本文扩展了传统的自编码器范式，通过引入一种变分方法，允许学习数据的有损压缩，从而促进了生成模型中更有效的学习表示。

    Variational Lossy Autoencoder

19. "Relational RNNs" 🧩: 本文介绍了关系递归神经网络，这是对传统RNN的一种新颖改进，它将关系推理整合到序列建模中。这些网络特别适用于理解不同元素之间随时间关系的任务，显著提升了复杂序列预测任务的能力。

    Relational RNNs

20. **"Quantifying the

    Rise and Fall of Complexity in Closed Systems: The Coffee Automaton"** ☕: 使用隐喻性的“咖啡自动机”探索封闭系统内复杂性的动态，定量检查复杂性是如何发展、达到高峰，最终衰退的，提供了一个独特的视角来观察熵和系统无序。

    Quantifying the Rise and Fall of Complexity in Closed Systems: The Coffee Automaton

21. "Neural Turing Machines" 🧠💻: 这篇开创性的论文提出了神经图灵机的概念，它结合了神经网络的能力和图灵机的抽象记忆操纵功能。这种融合使模型能够学习从外部记忆矩阵读取和写入，以一种可微的方式模拟图灵机的操作，增强了其从过去经验中泛化的能力。

    Neural Turing Machines

22. "Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin" 🗣️: 描述了Deep Speech 2的发展，这是一个在语音识别技术方面取得重大进展的模型。它能够实时准确地处理和转录英语和普通话的口语，展示了多语种语音识别的强大方法。

    Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin

23. "Scaling Laws for Neural LMs" 📈: 检验了神经语言模型的缩放定律，提供了关于模型大小、训练数据集大小和计算资源如何影响性能的见解。这种分析有助于预测神经语言模型随着规模扩大的效果，为这些模型的有效部署提供了战略指导。

    Scaling Laws for Neural LMs

24. "A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle" 📏: 这个教程介绍了最小描述长度原理，这是一个信息论框架，用于推断模型的复杂性和拟合度，指导通过平衡拟合优度和模型简单性来开发更有效和稳健的预测模型。

    A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle

25. "Machine Super Intelligence Dissertation" 🤖🧠: 讨论了发展机器超级智能的潜在途径和影响，探索了AI进步可能如何导致系统具有远超人类能力的认知能力，以及相关的风险和道德考虑。

    Machine Super Intelligence Dissertation

26. "PAGE 434 onwards: Komogrov Complexity" 🔢: 从第434页开始深入探讨了Kolmogorov复杂性，这是一个根据计算机程序最短描述长度来衡量对象复杂性的度量。这一概念在理论计算科学中至关重要，尤其是在算法信息理论和随机性领域。

    PAGE 434 onwards: Komogrov Complexity

27. "CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" 🖼️💻: 斯坦福大学的一门课程，提供了对用于视觉识别的卷积神经网络（CNN）的全面培

训。它涵盖了CNN架构、反向传播、训练方法及其在计算机视觉领域的应用等各个方面的深入内容，使学习者具备实施和创新计算机视觉领域的技能。

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

28. "The First Law of Complexodynamics" 🌌: 探讨封闭系统中复杂性的理论考量，特别关注复杂性与熵不同，可能随时间先增加然后减少的过程。该文提供了一个理解系统演化的概念框架，强调在复杂性达到顶峰后可能会恢复到简单状态。

    The First Law of Complexodynamics

29. "The Annotated Transformer" 📖: 提供了对“Attention Is All You Need”论文的详尽解读，详细解释了Transformer模型，包括其依赖的自注意力机制，这些机制已在自然语言处理任务中引发革命。

    The Annotated Transformer

30. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" 🖼️: 通常被称为AlexNet论文，讨论了深度卷积神经网络（CNN）的架构，这种架构显著改善了图像分类任务。这篇论文是深度学习的重要里程碑，证明了深度网络可以在历史上具有挑战性的ImageNet数据集上取得出色的表现。

    ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks