HackerPapers

HN 二十年,最值得读的论文。

从 Hacker News 2006 年以来的全部投稿里,挑出链接本身就是论文的帖子:arXiv、期刊、会议论文、技术报告。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从必读开始
  • 8,000+篇被 HN 讨论过的论文

Essential

必读 30 篇

在论文库里看全部精选

编辑精选里 HN 讨论最热的 30 篇,每篇都有中文导读。不知道从哪读起,就从这里开始。

  1. 正在载入论文…

Archive

论文库

点柱子按年份筛选。注:源数据里 2023 年的帖子分数记录不全,2026 年尚未过完,这两年收录偏少。

难度
排序

    About

    这些论文是怎么挑出来的

    1. 01

      全量扫一遍

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部 446 万条链接投稿,找出指向 arXiv、期刊、会议、技术报告和学术 PDF 的帖子。

    2. 02

      只留论文本身

      由 AI 逐条判断,剔除介绍论文的新闻、博客和幻灯片,同一篇论文的多次投稿合并计算,并统计它在评论区被引用的次数。

    3. 03

      写导读、译评论

      讨论最热的 1,500 篇配上中文导读,并精选、翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误,请以原文为准。

    AI 与机器学习2024arxiv.org编辑精选

    MM1:多模态 LLM 预训练的方法、分析与洞见

    MM1: Methods, Analysis and Insights from Multimodal LLM Pre-training

    进阶 · 约 90 分钟读完前置知识:多模态大语言模型基础、视觉 Transformer 基础、LLM 预训练流程

    读论文 HN 讨论
    249HN 得分
    62条评论
    1次被评论区引用
    2次投稿

    导读

    苹果发布的 MM1 论文研究了多模态大语言模型(MLLM)的预训练方法,系统分析了视觉编码器、视觉-语言连接器和训练数据等架构与数据选择对性能的影响,并总结出若干设计原则。论文还介绍了由此构建的 MM1 模型系列。

    HN 关注点:这是苹果罕见地公开分享 LLM 预训练细节,HN 读者关注其技术价值,同时吐槽相关报道质量低劣、以及 Siri 十年毫无进步。

    关键词 多模态大模型MM1Apple预训练

    HN 评论精选

    这几条评论里:质疑 2 补充 2

    质疑批评链接的文章是低质量软文,甚至疑似 AI 生成,并非真正的论文分析

    MM1 是一篇研究论文,不是竞品的发布。论文本身应该很有意思,我期待看到懂行的人写的分析,但这篇文章不是那种分析——它是一篇极其敷衍的软文,更想博眼球而不是准确描述论文。我很少这么说,但这篇文章读起来简直像 AI 写的。

    lolinder查看英文原文

    MM1 is a research paper, not a release of a competing product. I'm sure the paper is interesting and am looking forward to reading an analysis of it by someone who understands these things better than I do, but this is not that analysis, it's an extremely low-effort puff piece that is more interested in getting attention than in accurately describing a research paper. I don't usually say this, but TFA frankly feels like it was written by AI: > The release of MM1 by Apple contributes significantly to the artificial intelligence domain, offering a detailed roadmap for the development of future MLLMs. By sharing the insights and design principles gleaned from MM1, Apple not only challenges the current capabilities of models like ChatGPT but also invites the broader AI community to build upon their findings, potentially leading to more sophisticated and capable AI systems.

    补充质疑苹果是否会开放模型,这是社区最关心的问题之一

    他们会开源代码/权重吗?

    yeldarb查看英文原文

    Will they release the code/weights?

    质疑讽刺语音助手十年无实质进步,质疑为此投入巨额算力是否值得

    如果需要一个通用人工智能才能做出能记住两个独立烹饪计时器的语音助手,那就随它去吧。想象一下需要多少 GPU!我至今对 Siri 和 Google 助手感到困惑:十年间几乎零创新。我只是想在手湿的时候打开 BBC 电台,这真的很难吗?!

    erulabs查看英文原文

    If it’s going to take general artificial intelligent to get a voice assistant that can remember not one, but two entirely separate cooking timers, then so be it. Imagine the GPUs required! I’m still baffled at Siri and Google assistant. Virtually zero innovation in a decade. I just want to be able to turn on BBC radio while my hands are wet, is that really so hard?!

    补充猜测 MM1 与苹果收购 DarwinAI 有关,期待 Siri 因此受益

    我想知道这是否和他们收购 DarwinAI 有关。在平庸了十年之后,我很乐意看到 Siri 变得更聪明。到这个地步,任何改进都欢迎。

    a_vanderbilt查看英文原文

    I wonder if this has anything to do with their acquisition of DarwinAI. After a decade of mediocrity, I'd love to see Siri get smarter. Any improvement would be welcome at this point.

    相关资源

    从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。

    代码

    历次讨论

    同领域还值得读

    1. DeepSeek-R1:通过强化学习激励 LLM 的推理能力

      DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL

      研究如何用强化学习激励大语言模型的推理能力,提出 DeepSeek-R1,并探讨 RL 训练对模型推理表现的影响。

      AI 与机器学习2025 · 1,351 分 · 1,056 评 · 引用 30进阶 · 约 80 分钟编辑精选
    2. 1-bit LLM 时代:面向低成本计算的三值参数

      The Era of 1-bit LLMs: ternary parameters for cost-effective computing

      提出用三值参数 {-1, 0, 1} 替代 LLM 中的浮点权重,即所谓“1-bit LLM”。

      AI 与机器学习2024 · 1,040 分 · 447 评 · 引用 19进阶 · 约 45 分钟编辑精选
    3. DeepSeek-V3.2:推进开放大语言模型的前沿

      DeepSeek-v3.2: Pushing the frontier of open large language models

      这是 DeepSeek-V3.2 的技术报告,延续了 DeepSeek 开源权重模型的路线,目标是让开放模型继续逼近甚至追平前沿闭源模型。

      AI 与机器学习2025 · 982 分 · 465 评进阶 · 约 90 分钟编辑精选
    4. 通过自我对弈与通用强化学习掌握国际象棋和将棋(AlphaZero)

      Mastering Chess and Shogi by Self-Play with General Reinforcement Learning

      DeepMind 的 AlphaZero 论文:用通用强化学习算法(自我博弈 + MCTS + 神经网络),从零开始仅数小时训练便在国际象棋和将棋上击败了世界顶级引擎 Stock…

      AI 与机器学习2017 · 539 分 · 270 评 · 引用 13进阶 · 约 90 分钟编辑精选
    5. 用强化学习发现更快的矩阵乘法算法

      Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning

      论文提出 AlphaTensor,用强化学习搜索矩阵乘法算法。

      AI 与机器学习2022 · 518 分 · 111 评专业 · 约 90 分钟编辑精选

    打赏支持

    打赏二维码

    觉得有用,请作者喝杯咖啡。

    WeChat

    关注向阳乔木

    微信公众号「向阳乔木推荐看」

    微信公众号「向阳乔木推荐看」二维码

    微信扫一扫;在微信里打开本页时,长按二维码识别。