01
Основи на AI
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Безплатна AI библиотека
Езиков AI водачиСвободен завинаги.
155 ръководства на обикновен английски език, структурирани пътеки за обучение и отворена библиотека — създадена от независима 501(c)(3) организация с нестопанска цел, така че всеки да може да разбере модерния AI.
155Безплатни ръководства
1Тематични песни
~2 minПо ръководство
~5hReading time
Започнете тук
Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Отговорен AI потребител
Use AI productively while protecting privacy, checking outputs, and preserving human accountability.
03
AI на работа
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
Политика и общество за ИИ
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Изграждане с AI системи
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Тематични песни
Преглед по песен
Скочете в района, който ви интересува. Всяка песен има множество ръководства на обикновен английски.
ОсновиОсновни концепции: как AI работи на високо ниво.84 водачи Езиков AILLMs, NLP, ChatGPT, подсказване и разбиране на текст.155 водачи Визуален AIГенериране на изображения, компютърно зрение, видео и дизайн.133 водачи Аудио AIГлас, музика, подкастинг и аудио-първи AI.117 водачи ФирмиПрофили на OpenAI, Anthropic, Google, Meta и др.121 водачи ПриложенияКак AI се появява в кодирането, търсенето, агентите и ежедневието.111 водачи ИндустрииAI в здравеопазването, финансите, образованието, енергетиката и др.91 водачи техническиЧипове, фина настройка, RAG, вектори и AI инфраструктура.177 водачи обществоПристрастия, поверителност, авторски права, безопасност и бъдещето на AI.30 водачи
Пълна библиотека
Всички ръководства
155 на 1019 показани ръководства. Филтрирайте по песен или потърсете по-горе.
Езиков AI
Оптимизация на Канеман-Тверски
Оптимизацията на Kahneman-Tversky (KTO) е метод за подравняване, който се учи от обикновени етикети с палец нагоре или с палец надолу вместо двойки сравнения.
Езиков AIФина настройка на извадката за отхвърляне
Фината настройка на извадката за отхвърляне (RFT) генерира много кандидат-отговори, запазва само тези с най-добър резултат и преобучава модела върху тези победители.
Езиков AIПроцесни модели за възнаграждение
Моделите за възнаграждение на процеса (PRM) оценяват всяка отделна стъпка от разсъжденията на AI, а не само крайния отговор.
Езиков AIАгрегиране на смеси от агенти
Смесването на агенти (MoA) е техника, при която няколко езикови модела изготвят отговори и след това агрегаторният модел обединява най-добрите им идеи в една подобрена...
Езиков AIАдаптерни слоеве за трансфер
Адаптерните слоеве са малки обучаеми модули, вмъкнати в замразен предварително обучен модел, което ви позволява да го адаптирате към нови задачи чрез актуализиране само на няколко процента...
Езиков AIСкрито внимание с няколко глави
Multi-Head Latent Attention (MLA) е механизъм за внимание, въведен в DeepSeek-V2, който компресира гладния за памет кеш ключ-стойност в малък споделен...
Езиков AIГлави за декодиране на Medusa
Medusa е метод за спекулативно декодиране, който закрепва няколко допълнителни „глави“ за предсказване към езиков модел, така че да може да познае множество бъдещи токени наведнъж.
Езиков AIСмес от дълбочини
Mixture of Depths (MoD) позволява на трансформатор да изразходва различни количества изчисления за различни токени, като насочва само „важните“ токени през всеки слой на...
Езиков AIМамба и селективни държавни пространства
Mamba е модел на последователност, изграден върху модели на пространството на състоянието (SSM), който обработва текст в линейно време, предлагайки бърза алтернатива на квадратичния...
Езиков AIRWKV Линейно внимание
RWKV е архитектура, която се обучава като Transformer, но изпълнява изводи като повтаряща се мрежа, давайки генериране на линейно време и постоянна памет.
Езиков AIМодели на оскъдно внимание
Оскъдното внимание прави Transformers по-евтини, като позволява на всеки токен да се грижи само за внимателно избрана подгрупа от други токени, а не за всички тях.
Езиков AIQLoRA и 4-битова фина настройка
QLoRA е техника, която ви позволява да настроите фино масивен езиков модел на един потребителски GPU, като съхранявате замразения модел само в 4 бита на тегло.
Finished reading? Prove it.
Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.