“2025年AI工程师必读清单”——这份来自Latent Space的阅读指南值得所有AI从业者关注。
这份清单精心挑选了10大领域共50篇关键论文，涵盖前沿LLM、基准测试、提示工程、RAG、智能体、代码生成、视觉、语音、扩散模型和微调等热门方向。每个领域精选5篇最具代表性的论文或技术博客，重点关注实用性和工程价值。
阅读清单特色：
- 不是简单罗列论文名称，而是详细解释每篇论文的重要性和实践意义
- 聚焦工程实践，避开像《Attention is All You Need》这样人尽皆知的理论论文
- 严格控制在50篇左右，确保一年内可以系统学习完成
特别值得关注的是：
- Frontier LLMs部分涵盖了GPT、Claude、Gemini等主流大模型的最新进展
- RAG和Agents两个版块紧扣工程实践热点
- 视觉和语音模态的融合趋势值得关注
- 微调技术的发展对工程落地至关重要
对于想系统了解AI工程领域的从业者来说，这份清单堪称2025年的最佳学习路线图。它不仅涵盖了必备知识，更提供了清晰的学习层次，帮助工程师们在浩如烟海的AI论文中找到真正值得投入时间的内容。
网页链接
#人工智能##AI创造营#
这份清单精心挑选了10大领域共50篇关键论文，涵盖前沿LLM、基准测试、提示工程、RAG、智能体、代码生成、视觉、语音、扩散模型和微调等热门方向。每个领域精选5篇最具代表性的论文或技术博客，重点关注实用性和工程价值。
阅读清单特色：
- 不是简单罗列论文名称，而是详细解释每篇论文的重要性和实践意义
- 聚焦工程实践，避开像《Attention is All You Need》这样人尽皆知的理论论文
- 严格控制在50篇左右，确保一年内可以系统学习完成
特别值得关注的是：
- Frontier LLMs部分涵盖了GPT、Claude、Gemini等主流大模型的最新进展
- RAG和Agents两个版块紧扣工程实践热点
- 视觉和语音模态的融合趋势值得关注
- 微调技术的发展对工程落地至关重要
对于想系统了解AI工程领域的从业者来说，这份清单堪称2025年的最佳学习路线图。它不仅涵盖了必备知识，更提供了清晰的学习层次，帮助工程师们在浩如烟海的AI论文中找到真正值得投入时间的内容。
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