大家好，我是马里奥。
Sora上线后，下面这张图传得沸沸扬扬，乍一看愣住了：
左边这人我认识，OpenAI的CEOSam Altman，可右边这位正在直播的「中国AI巨头」，是谁？
随后，各大主流媒体起底了这位李姓抖音博主，原来是一位踩在了风口上卖AI课预估赚了1.5亿的网红。
一个毕业于清华美院的门外汉，涉及到虚假宣传（自我介绍清华博士；Sora至今仍未对外开放，他就说自己有名额能开课）、虚假营销（永远只剩最后6个名额）、抄袭侵权（将开发者模型套壳卖给他人）、以及课程名不副实。
上过课的网友说，课程都是网上公众号文章里写过极其浅显的东西，如ChatGPT有多厉害，还有诸多胡说八道。10节课还有3节课在卖广告，以及制造焦虑引导购买3000多的进阶课。
「OpenAI还没找到商业化的方向，大洋彼岸的中国有人靠割韭菜就赚得盆满钵满了，不知道是该感叹中国人赚钱之小聪明，还是产业已死的悲愤。」
很多网友看到后痛心疾首：
「明明网上有那么多真大神免费教大家，为什么要花这冤枉钱，浪费时间，听一个但凡看过几篇文章都比他懂得多的人胡说八道？！」
而在真大神里，呼声最高的就是今天谷雨星球推荐给大家的这位！
什么样的B站Up主，让AI专业的导师们纷纷推荐给学生看，甚至导师自己也追更？
又是什么样的Up主，让网友直呼“简直是做慈善”。
没错，他就是AI大牛李沐！
李沐本科、研究生均毕业于上海交通大学，其中本科就读于上交以培养计算机科学家而闻名的ACM班。
2011年，由于拿到的offer并没有合适的导师，李沐北上前往百度工作，担任高级研究开发员。
在这期间，他创建了一套分布式机器学习广告系统，具体来看就是使用机器学习来预测一个广告是不是会被用户点击。
同年年底，李沐收到了卡内基梅隆大学CMU的offer，2012年8月正式赴美读博。读博期间，李沐一边进修更多AI领域的知识，一边也在大胆实践。
他曾和朋友在GitHub上创建DMLC组织，就是这个社区开发出了大名鼎鼎的深度学习框架——MXNet。
博四时，李沐以兼职身份去了亚马逊，继续做MXNet的相关应用。毕业后，他选择留在亚马逊，如今已成为亚马逊首席科学家。
■李沐是中国基础教育和高等教育培养出的科学家，也狠狠打了那些说中国教育不行人的脸。
根据自己读博、工作的经历，李沐都写了长文总结，曾在知乎上揽赞上万。
而且大神对写文这事儿似乎很感兴趣，前不久还在B站发表了《用随机梯度下降来优化人生》一文，值得一看。
不过，虽然身为作为工业界大牛，李沐这些年在教学上反而花的功夫不少。
他曾在UC伯克利担任客座教授，前几年又开始在斯坦福以兼职讲师身份授课。
在视频平台上开课也不是他第一次尝试了。此前他在UC伯克利时，就曾把课程视频上传到YouTube上，让更多人免费学习。
他和Alex Smola等人编写的《动手学深度学习》也已被视为业内入门深度学习的优秀教材。
显然，李沐在降低AI入门门槛这件事上，已经身体力行多年，这也是众多AI从业者仰慕李沐的原因之一。
上个学期，李沐在斯坦福大学开了一门《实用机器学习》的新课，除了斯坦福学生能在线下学到以外，课程的录像、PPT也都在网上免费公开。
不过B站上能看到的版本却不是课程录像，而是李沐回到家里再专门用中文重新录制的！
课程录制的地点，是他在家里车库搭建的摄影棚。而录制的时间，或许是带娃的空档，或许是深夜。
来听课的网友纷纷表示，「简直是把饭送到嘴边」、「还有什么理由不学？」。
而且李沐对于自己的课程，也非常用心。
他认为长视频能让大家看下去音质是非常重要的。为此他特意剁手买了两个300多美元的专业麦克风，录试音视频让粉丝来选哪个效果最好。
即使是中文课程也想配上字幕，为了让不方便开声音的粉丝静音也能学习，换了能自动识别字幕的剪辑软件，但发现并不好用。
这一吐槽「吓」得网友们赶紧来推荐软件，生怕他会因此断更。
录制课程非常复杂。
尤其是论文精讲这个系列，录一篇文章的时间大概是5个小时，沐神一般都是每天深夜找半个小时或1个小时做一点，差不多10天才能出一期。
此外，李沐的这些课程都是自己抽时间录制，基本都是在晚上哄娃睡觉后开始。
一门正课再加上穿插的论文精读，李沐几乎成了一位日更Up主，粉丝数也在短短几个月时间突破10万，目前已经70多万。
沐神教你读论文
正课之外，李沐最近还新「开坑」了经典论文精读系列。而也是进行人工智能学习的刚需。
哪怕你不学人工智能，学习读一篇论文在任何学科也非常重要。
论文精读这个系列开始于一次投票。本来李沐问的是大家想听「三分钟讲论文，知道是什么就行」还是「深入讲解，弄懂每一句话」。
没想到有很多网友留言「其实更希望了解到底该怎么样读一篇论文」。
李沐觉得这个想法很好，第二天就录了一期《如何读论文》作为系列开篇，把自己多年的心得总结成实用的流程。
李沐读论文的方法，是读三遍：
第一遍，读完标题、摘要后直接跳到结论部分，然后可以「稍微瞄一眼」主要的图和表。
这一遍只需要花十几分钟，目的是了解这篇论文大概讲了什么、质量如何，以便快速判断这篇论文是否适合自己。
第二遍，如果决定继续读下去，就可以从头到尾粗读一遍，重点关注论文使用的方法和之前有何不同。
这一遍也不用关注太多细节，公式等细节可以先忽略掉，判断一下了解到这里就可以了，还是真的需要仔细精读。
另外如果感觉一篇论文值得仔细读但太难了，李沐分享的技巧是先去读它引用的之前的研究，再回头读这一篇门槛会低一些。
第三遍，也是最后一遍精读，要弄懂论文中每一句话在说什么，李沐推荐读的时候「脑补」一下如果是自己在做这个工作可以怎么做。
这样读完后好像是自己动手做了一遍似的，即使合上文章也能回忆起许多细节。
三遍阅读花费的时间逐渐增加，中途如果发现其实不需要再读下去了就随时停止以节省时间。用上这个方法，就能从海量论文中选出那些自己真正需要去详细了解的。
而讲了入门必学的AlexNet和ResNet论文后，李沐发起投票问问大家还想听哪篇论文。
目前GitHub页面里列举了多篇近年有影响力的论文候选，GAN、BERT、GPT-3一个都少不了。
还有几篇李沐觉得值得讲的新论文，如10月刚刚在ImageNet上刷到SOTA的「不深的网络」。
如果你还想听老师讲解哪篇论文，李沐说「欢迎大家在讨论区里提供（点）建议（歌）」。
于是讨论区的画风就成了这样，而李沐也是有求必应，一一满足。
听这样的课程，大家表示「如沐春风」。对讲课的李沐，大家叫他一声「沐神」。
而沐神除了课讲得精彩，课前课后大家提的各种需求，他也都是尽可能满足。
1月注册账号，3月正式开课，8月底《动手深度学习v2》更新完结，没歇几天又开了新课《斯坦福21秋季：实用机器学习中文版》。
如果要评选B站学习区肝帝，李沐老师必须拥有提名！
接近日更的长期高产，让粉丝纷纷留言「老师不用这么拼」、「别累着了」。
除了发视频，动态区也常常能看到李沐和大家互动。
最近大佬的日常是晒娃，10月份已经发了3次和娃有关的动态了。
大家觉得这可赚大了，好像看到大佬的朋友圈一样。李沐却说朋友圈里已经把朋友都晒没了。
一来一往之间粉丝们和李沐熟悉了起来，总是忍不住皮一把。
李沐晒了家里后院种的玫瑰，被粉丝建议收集成数据集，再就地办个玫瑰图像分类比赛，模型可以叫RoseNet。
比发朋友圈更常见的，是沐神在评论区为为粉丝们答疑解惑。
有同学对学习应用机器学习上心里没底、不知道自己的数学功底够不够用。
沐神看到后不仅给出了自己的看法，还怕粉丝看不懂，后续又详细补充了一条回复。
当然了，他时不时也会和大家一起玩个梗。
网友甚至喊话：建议沐哥直接带B站研究生！
和你聊完学习聊生活人生，这不就是活脱脱的一位线上导师？
有网友就表示，以后自己研究生复试时都要说师从李沐老师（doge）。