HaiPenglai/Treasure-Questions

What it solves

这个项目解决的是深度学习和大型语言模型（LLM）学习者面对大量零散概念时“不知道问什么、也找不到系统答案”的问题。它把众多常见但容易混淆的技术问题（例如 FlashAttention 和线性注意力有何不同、PPO 的 KL 约束在防什么、MoE 的 dispatch 和 combine 是什么）整理成一个个具体的“宝藏问题”，每个问题都配有讲解视频和可选论文参考，让学习者能按顺序逐一攻克难点。

How it works

项目以 GitHub 仓库形式组织，按编号（从 247 往上递减）列出每天的“宝藏问题”。每个条目包含一个问题标题、对应的 B 站视频链接（以 BV 号标识）以及一张封面图片。你点击视频链接即可观看讲解，点击封面图片也能跳转到视频。另外仓库内还有“宝藏论文链接大全”文件夹，集中存放相关论文的参考文献。下载方式很简单：点击仓库右上角的 <>code 按钮选择 Download Zip，或者直接用 git clone 克隆到本地。目前项目已收录 247 个问题手稿和 194 篇论文参考。

Who it's for

这个项目适合正在学习深度学习、特别是对 Transformer 架构、注意力机制、大模型训练与推理、强化学习（PPO/GRPO）等主题有好奇心的学生、研究人员或开发者。如果你喜欢通过短视频快速理解一个技术点，同时希望获得论文进一步深挖，这里就是一个按天更新的知识清单。作者（B站“海安雨”）在持续更新，内容从基础的可视化到进阶的工程实现都有涉及。

Highlights

• 已整理 247 个宝藏问题手稿和 194 篇论文参考文献。
• 每个问题配有 B 站视频链接，点击即可观看，封面图也带跳转。
• 话题覆盖 Transformer、注意力可视化、KV Cache、MoE、PPO、分布式推理等热点。
• 答疑形式直观，适合碎片化学习。