Editor's Picks
本期挑出的三篇，各有各的用处
不是按引用量排的，是按「读完能改变你提问方式」排的。三篇分别对应方法、评价与伦理三个方向。
Six Ways In
按你此刻的心情，挑一个入口
六条路径，对应六种阅读状态。不必按顺序，从哪里进入都可以，读完一条再回来换另一条。
01
想先把概念理清
从综述类文献入手，把「AI 面试」拆成测评、交互、决策三层，先有一张地图再谈细节。
适合：刚开始做选题02
手里有数据，缺解释
偏实证的参考文献会告诉你别人怎么处理样本偏差，以及哪些结论其实经不起复现。
适合：正在跑分析03
只想安静读点硬的
选两三篇方法严谨、行文克制的长文，配一杯茶。慢是这类文献唯一正确的打开方式。
适合：周末的下午04
要写讨论与局限
这里集中了一批谈局限性的段落，引用它们能让你的讨论章不至于只夸不省。
适合：论文收尾阶段05
有点怀疑，想找反例
反方观点同样值得收集。我们特意留了一组质疑自动化的文献，读起来不轻松，但很必要。
适合：想练批判性06
想找点旁支灵感
从人机交互、组织行为学里借几篇过来，往往比在本领域内横着找更容易出新意。
适合：选题卡住时
How To Use
三步读完一篇文献，附两条小贴士
方法不新鲜，但坚持下来的人不多。我们把它写得尽量短，方便你今天就试一次。
先读摘要与结论，再决定读不读正文
多数时候你只需要知道作者主张什么、证据有多强。把正文留给真正相关的那几篇，时间会宽松很多。
边读边写一句话摘要
用自己的话写，不超过一行。写不出来，说明还没读懂——这是一个很诚实的信号。
把参考文献当网络，而不是清单
顺着被反复引用的那几篇往回找，通常能摸到一个领域的骨架。这比按年份整理有效得多。
Editor's Note
我们为什么愿意花时间做这件慢事
做这个站点的起因很简单：我自己在写关于 AI 面试的论文时，翻遍了搜索结果，得到的是大量标题相似、内容互抄的条目。它们很整齐，却几乎不告诉你哪一篇值得先读。于是我干脆把读过的、划过的、反复回去翻的那几篇记下来，加上一句为什么。
这里不会有「必读一百篇」这种话。一百篇对谁都不是个好建议。我们更愿意说：这三篇先读，读完你会知道自己下一步该找什么。筛选是有立场的，我们不假装中立——我们偏心那些把方法讲清楚、把局限写明白的作者。
如果你也在这条路上，欢迎顺手把这里当成一个可以随手翻阅的角落。更新不快，但每一条都有人真的读过。
—— 编辑手记，写在一个把参考文献重新排过一遍的晚上