С массовым пришествием современных калькуляторов LLM и агентов всё больше стимулов передать работу по пониманию сложных статей этим моделям и агентам, получать выжимки и саммари абстрактов, "понимать" про что это и двигаться дальше. Но здесь есть ловушка. Понимание не аутсорсится. Вернее аутсорсится, но это дорога в один конец. Потому что понимание -- это то, на чём строится следующее понимание; отдав его, ты теряешь не одну статью, а способность достраивать.

Развитие абстракций -- наша суть, не бросайте этот путь. Оставляйте себе время на понимание. Особенно базовых вещей. Не воспринимайте слова из области просто как ярлыки для чёрных ящиков. Не прочувствовали как работает трансформер -- потратьте время и разберитесь, есть много отличных материалов. SGD, RoPE, Adam -- аналогично.

Сейчас неделя Muon'а, разберитесь как работает Muon -- интуиция за ним реально простая и сам оригинальный пост описывает всё хорошо. Не буду скрывать, во внутренности мюона я сам нормально залез только на этой неделе, до этого он для меня выступал примерно как ещё один ярлык для полезной функции, которой все пользуются, и неважно как именно она внутри работает. Но понимать -- сильно лучше, чем не понимать.

Сделайте подход к линейной алгебре, если ещё не. Я не знаю другой области более базисной для текущей итерации ML/AI, любая инвестиция сюда быстро начнёт отбиваться, чем глубже, тем серьёзней.

Модель прочитает статью за тебя. Но понимать за тебя она не будет -- это единственное, что нельзя делегировать, не потеряв сам навык.