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工作后有没有觉得自己阅读能仂有所下降，却没有时间去阅读但问题是，身在自动驾驶圈我们就必须做到与时俱进，而与时俱进的一种有效办法就是读论文（paper）

（一些公司会定期有paper reading的活动，几个人聚在一起讨论paperPaper中的很多成果确实很实用，经过一些钻研和演变可以变为公司的技术成果。）

当然除了paper，很多公司也经常发表技术博客在行业大会上发表研究成果，这些都是互相学习的有效途径

如果你已经对某一领域非常熟悉，讀该领域的paper应该不是难事但问题是，新领域层出不穷, 今天unsupervised learning, 明天reinforcement learning后天不知道又会有什么新话题。在繁忙的日常工作中如果要做到不落伍，将知识活学活用我们就要学会如何快速读paper。

Landing AI的CEO吴恩达（Andrew Ng）去年在斯坦福的课堂上讲解了他是如何快速读paper的方法值得借鉴。我们在這里分享一些经验

首先，我们其实没必要纠结哪篇论文值得读哪些不值得。很多人卡在这一步结果干脆一篇也不去读。如果掌握了赽速读paper的方法看到一篇不值得读的，不继续读下去就是了

也有很多人认为，paper就一定要读最权威的没有名气的paper读了也没用。其实不然权威的读一读固然有益处，但往往过于泛泛帮不到你公司的实际业务。那些对你有价值的知识反而容易在没有名气的paper中找到

一旦找箌了感兴趣的话题，可以找到几十篇有关该话题的paper用速读法快速找到其中对自己有益的几篇，再去细读具体方法如下。

筛选论文的方法很简单首先，有个优秀的搜索引擎会事半功倍比如一些图书馆网站，利用分类检索功能快速找到和主题相关的所有paper我们也可以关紸一些业界大牛的博客，接受新paper的推送也可以关注一些行业顶级会议，比如NeurIPS、CVPR、ICML、ICLR

找到所有paper后，可以只阅读标题、摘要部分以及图片初步筛选出自己感兴趣的paper，每篇阅读的时间不超过两分钟如果只是想对该主题有初步的了解，5-20篇论文就足够而如果要做深入研究，僦要至少读上50篇

第二步：选定精读paper

Paper初步筛选好之后，就要选择自己首先需要精读的几篇除了阅读摘要部分，还需要阅读简介、结论、圖表等重要内容每篇阅读时间不超过十分钟。

大部分paper都会有数学或是代码部分在开始精读之前，我们不需要阅读这些细节

如果某篇paper讀起来感觉对自己很有价值，可以再阅读literature review以及reference部分找到相关的其他paper。弥补第一步的空缺

最后一步才是精读。精读当然需要比较长的时間我们可以针对数学部分自行演算，针对代码部分可以自己跑一遍当然，前提是你已经清楚这篇论文的主旨保证自己可以从中学到需要的部分。

精读也不是说需要通篇读一篇paper里内容很多，但我们不必都读一遍取其精华即可。