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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。

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  • 8,000+篇被 HN 讨论过的论文

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必读 30 篇

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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。

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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。

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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2025arxiv.org

    大语言模型基础(Foundations of Large Language Models)

    Foundations of Large Language Models

    入门 · 约 180 分钟读完前置知识:机器学习基础、深度学习基础

    读论文 HN 讨论
    219HN 得分
    20条评论
    5次被评论区引用

    导读

    这是一篇关于大语言模型基础的长篇综述/教材式论文(arXiv 2501.09223),系统介绍 LLM 的基础理论与技术。全文长达 231 页,更像一本教科书而非普通论文。

    HN 关注点:作为一份免费、系统性的 LLM 入门教材的价值,讨论焦点集中在它的篇幅和排版形式上。

    关键词 大语言模型LLM综述教材

    HN 评论精选

    这几条评论里:质疑 2 补充 2

    补充篇幅之长已达到教材/专著级别

    231 页的篇幅,这绝对算得上是书的级别了。

    htrp查看英文原文

    at 231 pages this is definitely book territory

    补充分享了一个用 ChatGPT 把这篇长文转成 2 小时课程的实用提示词

    我对 ChatGPT 说:假设你是一名大学计算机系大一课程的讲师,你的任务是拿到一份网上的 PDF 并把其中的主题教给学生。你要通过写段落或要点的方式,涵盖 PDF 中所有关键概念,组织成 2 小时的课程内容。PDF 地址是 https://arxiv.org/pdf/2501.09223,请帮我构建这门课。

    MR4D查看英文原文

    Me to ChatGPT: Assume you are a college instructor for a Freshman Computer Science course. Your job is to take a pdf file from the internet and teach the topics to you students. You will do this by writing paragraphs or bullet points about any and all key concepts in the PDF necessary to cover the topic in 2 hours of lectures The pdf file is at https://arxiv.org/pdf/2501.09223 Build the lecture for me.

    质疑质疑排版质量,看起来像 Word 而非 LaTeX

    不知道是不是只有我这么觉得,这本书看起来更像 Word 文档而不是 LaTeX 排版的?

    hintymad查看英文原文

    Is it just me or this book looks rather like a Word doc than a Latex one?

    质疑惊讶于教材式内容也能提交到 arXiv

    这种东西也能发在 arXiv 上??

    thatxliner查看英文原文

    These things can be on Arxiv??

    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。

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