系统性复现2026年计算机顶会论文 + 量化金融应用，每篇论文独立仓库，统一模板，中英双语。
Systematic reproduction of 2026 top CS conference papers + quantitative finance applications. Each paper in its own repo, unified template, bilingual CN/EN.
| # | 仓库 / Repo | 论文 / Paper | 会议 / Venue | 文件 / Files | 代码行 / Lines |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DINOv2-reproduction | DINOv2 自监督视觉表示学习 | Meta 2023 | 18 | 4,116 |
| 2 | DDL-reproduction | Deep Delta Learning | arXiv Jan 2026 | 20 | 4,187 |
| 3 | CLIP-reproduction | CLIP 对比语言-图像预训练 | ICML 2021 | 22 | 3,943 |
| 4 | D4RT-reproduction | D4RT 4D动态场景重建 | CVPR 2026 Best Paper | 20 | 3,872 |
| 5 | TRELLIS2-reproduction | TRELLIS.2 3D生成 | CVPR 2026 Best Student | 20 | 3,917 |
| 6 | transformer-succinctness-reproduction | Transformer简洁性理论证明 | ICLR 2026 Outstanding | 21 | 5,345 |
| 7 | llms-lost-multiturn-reproduction | LLM多轮对话性能退化 | ICLR 2026 Outstanding | 21 | 4,968 |
| 📚 | ai-papers-and-notes | 周报汇总 + 审稿分析 + 考研笔记 | Weekly reports | 35+ | 10,000+ |
每个仓库遵循统一结构（参考 DINOv2-reproduction）：
<paper>-reproduction/
├── README.md # 双语项目说明 + 论文引用
├── requirements.txt # 依赖
├── .gitignore
├── paper_analysis/
│ └── review.md # 审稿人级四问深度分析
├── configs/
│ └── default.yaml # 全部训练超参数
├── models/ # 模型实现 (PyTorch)
├── data/ # 数据加载 + 增强
├── loss/ # 损失函数
├── utils/ # 工具函数
├── train.py # 完整训练循环
├── evaluate.py # 评估脚本
└── quant/ # 量化金融应用 (独立复现)
├── README.md
├── quant_models.py # 量化模型
├── quant_train.py # 量化训练
└── quant_evaluate.py # 回测评估
每篇论文的 paper_analysis/review.md 均回答：
- 它真正想解决的问题是什么？ / What problem does it really solve?
- 它声称的贡献是什么？ / What are the claimed contributions?
- 最可能被reviewer攻击的地方在哪里？ / Most likely reviewer attack points?
- 同方向博士生应精读哪些、跳过哪些？ / PhD reading guide: read carefully vs. skip?
每篇论文均包含 quant/ 目录，独立实现量化金融应用：
| 论文 | 量化应用 | 核心映射 |
|---|---|---|
| DINOv2 | K线图自监督regime检测 | 视觉特征 → 市场状态分类 |
| DDL | Regime切换时序预测 + MoE因子路由 | 残差重写 → 市场regime适应 |
| CLIP | 多模态Alpha信号融合 | 图文对齐 → 新闻+K线+因子对齐 |
| D4RT | 价格轨迹3D跟踪 | 4D点查询 → 价格-量-时间3D追踪 |
| TRELLIS.2 | 风险收益3D曲面 | O-Voxel → 投资组合风险面建模 |
| Transformer简洁性 | 模型表达力对比 | 理论证明 → 金融模式建模能力 |
| LLM多轮退化 | 策略生成退化检测 | 多轮评估 → 策略迭代质量监控 |
- 时间 / Time: 每日 10:00 CST
- 逻辑 / Logic: 从2026年1月1日起逐周推进（Day N = Week N）
- 覆盖 / Coverage: NeurIPS, CVPR, ICML, ICLR, ECCV, AAAI, ACL, EMNLP
- 内容 / Content: 周报 + 审稿分析 + 代码复现 + 量化映射
- 目标仓库 / Target: ai-papers-and-notes
量化AI研究员 — 将前沿AI论文研究与量化金融实战结合。
JD核心要求：985/海外硕博（数/理/统/CS/EE）、深度学习/强化学习/组合优化、PyTorch/TensorFlow、顶会论文、大规模ML应用经验。
Self-supervised visual representation learning (Oquab et al., 2023)
- 核心实现: ViT backbone (S/B/L/G) + DINO投影头 + EMA学生-教师框架
- 训练: Multi-crop增强 + 中心化锐化损失 + 余弦LR
- 评估: kNN分类 + 线性探测
- 量化: K线图自监督市场状态检测
Deep Delta Learning (Zhang et al., arXiv 2601.00417, 2026)
- 核心实现: GatedDeltaGate + DDLLayer (残差从"累加"升级为"可替换")
- 对比实验: DDLModel vs StandardTransformer A/B测试
- 评估: 困惑度 + 门控值分布分析
- 量化: DDL时序预测器 + MoE因子路由 + 端到端组合优化
Learning Transferable Visual Models (Radford et al., ICML 2021)
- 核心实现: ViT图像编码器 + Transformer文本编码器 + InfoNCE损失
- 评估: 零样本分类 + 图文检索 (R@1/5/10)
- 量化: FinanceCLIP三模态对比学习 (新闻+K线+因子)
Efficiently Reconstructing Dynamic Scenes (Zhang et al., CVPR 2026 Best Paper)
- 核心实现: ViT backbone + SRT-style点查询解码器 + 深度/相机头
- 训练: 合成动态场景数据 + 深度/对应/相机联合损失
- 评估: 3D跟踪AUC + 深度RMSE + 相机ATE
- 量化: 金融D4RT — 价格+量+时间的3D轨迹跟踪
Native and Compact Structured Latents for 3D (Microsoft/Tsinghua, CVPR 2026 Best Student)
- 核心实现: O-Voxel稀疏体素 + 3D-VAE (16×下采样) + 自回归生成
- 训练: 两阶段 (VAE预训练 + AR微调)
- 评估: Chamfer距离 + F-Score + 材质准确率
- 量化: O-Voxel投资组合风险收益3D曲面
Transformers are Inherently Succinct (Bergsträßer et al., ICLR 2026 Outstanding)
- 核心实现: 固定精度Transformer + RNN + FSA + LTL形式化
- 实验: 计算性验证指数/双指数简洁性差距
- 量化: Transformer vs RNN金融模式建模能力对比
LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation (Laban et al., ICLR 2026 Outstanding)
- 核心实现: 6任务评估框架 + 多轮对话管理器 + 能力/可靠性分解评分
- 评估: 性能退化曲线 + 失败模式分类
- 量化: 策略生成多轮退化检测 + "过度乐观"回测检测器
- 框架: PyTorch (all repos)
- 语言: Python 3.10+, bilingual CN/EN comments
- 数据: 全部支持mock/synthetic data独立运行 (无需外部数据集)
- 配置: YAML configs + argparse CLI
- 部署: pip install -r requirements.txt → python train.py
- 总仓库数 / Total Repos: 8
- 总文件数 / Total Files: ~197
- 总代码行 / Total Lines: ~40,000+
- 覆盖会议 / Conferences: CVPR, ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI
- 量化应用 / Quant Apps: 7 independent implementations
最后更新 / Last Updated: 2026-06-15 自动更新中 / Auto-updating via daily cron at 10:00 CST