⭐ Starter Guide ⭐

入门指南

本仓库为PKU-DAIR团队为相关领域的新人提供全面的开源文档和技术指南。通过汇集团队的核心论文和经验分享，将帮助初学者快速熟悉数据管理(Data Management, DM) 和 人工智能(Artificial Intelligence, AI) 等前沿领域，搭建坚实的技术基础。无论你是刚入门还是希望加深理解，仓库中的资源将为你的学习和研究之旅提供有力支持。

✨ 科研入门指南

• Be disciplined, persistent, hard working, honest, and creative.

• Be familiar with your research area and read all the relevant papers from top conferences and journals.

• 📔 "Crafting Your Research Future", Charles X. Ling and Qiang Yang

• 📄 "The Most Common Habits from English papers written by Chinese students", Felicia Brittman

• 📄 Advice on how to succeed in graduate school", Marie desJardins

• 📄 "Letter to research students" , Duane Bailey

• 📄 "Efficient Reading of Papers in Science and Technology", Michael J. Hanson

• 📄 "The Task of the Referee", A. J. Smith

• 📄 "How to do Research At the MIT AI Lab", MIT AI Lab

• 🧑‍🏫 科研入门指南--如何做好科研, 如何写好论文?

• 🧑‍🏫 如何读好学术论文?

📑 研究方向

AI系统方向 🔗

• AI基础入门
• ML/DL系统框架
• 分布式训练
• LLM推理服务
• Diffusion（文生图、文生视频）推理服务

AutoML方向 🔗

• AutoML与超参数优化
• 网络结构搜索(NAS)
• 模型压缩
• 大语言模型与AutoML

Database方向 🔗

• Classical Database System
• AI4DB
• Vector database

AI Agent方向 🔗

• 综述
• Agent规划
• 数据获取与感知
• 执行与工具使用
• Agent Benchmark

Data-Centric ML方向 🔗

• Data Centric ML Basic
• LLM and VLM Basic
• Data Centric LLM and VLM Algorithms
• Data Centric LLM and VLM Systems
• Data-Centric Domain-Specific LLMs

扩散模型方向 🔗

• 扩散模型基础
• 扩散模型加速
• 文生图/视频
• 3D/4D生成

AI for Science方向 🔗

• 综述
• 蛋白质建模
• 小分子建模
• DNA/RNA/Cell

Graph方向 🔗

• GNN基础
• 异构图GNN
• 以数据为中心的图学习
• GNN加速
• GNN与LLM结合

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