青池以非技术背景出发，通过重学数学、借助 AI 翻译工具和体系化课程，逐步攻克论文阅读难关。他从历史脉络和作者视角切入，梳理出 AI 发展的四大主线：模型范式变迁、基础设施与数据演进、语言模型迭代以及多模态融合。从 GPU 计算兴起、AlexNet 引爆深度学习，到 Transformer 引领架构革命；从 Scaling Law 指导训练优化，到 LAION 等开源数据集推动 AIGC 爆发；从 GPT 系列的能力跃迁，到 Stable Diffusion 实现生成效率突破。他强调，读论文是把握技术本质与长期趋势的关键，尤其在 AI 快速迭代的当下，唯有理解底层逻辑，才能看清方向、减少焦虑，并为产品与工程实践提供前瞻性判断。