01
Фонды искусственного интеллекта
Поймите, что такое ИИ, как системы учатся, где они терпят неудачу и как оценивать претензии без шумихи.
Бесплатная библиотека искусственного интеллекта
Языковой ИИ гидыБесплатно навсегда.
155 простые руководства на английском языке, структурированные схемы обучения и открытая библиотека, созданная независимой некоммерческой организацией 501(c)(3), чтобы каждый мог понять современный искусственный интеллект.
155Бесплатные гиды
1Тематические треки
~2 minЗа руководство
~5hВремя чтения
Начните здесь
Пять курсы, ориентированные на результат
Каждый курс включает в себя явные результаты, обозначенные компетенции, практические занятия и прикладной завершающий этап.
02
Ответственный пользователь ИИ
Продуктивно используйте ИИ, защищая конфиденциальность, проверяя результаты и сохраняя ответственность человека.
03
ИИ в работе
Оценивайте варианты использования на рабочем месте, запускайте безопасные пилотные проекты, измеряйте ценность и ответственно сообщайте об изменениях.
04
Политика и общество в области искусственного интеллекта
Анализируйте системы ИИ с точки зрения прав, справедливости, управления, безопасности и результатов, отвечающих общественным интересам.
05
Строительство с использованием систем искусственного интеллекта
Понимание языковых моделей, поиска, агентов, оценки, стоимости и гарантий развертывания посредством практического проектирования системы.
Тематические треки
Просмотр по треку
Прыгайте в область, которая вас волнует. У каждого трека есть несколько путеводителей на простом английском языке.
ОсновыОсновные концепции: как ИИ работает на высоком уровне.84 гиды Языковой ИИLLM, НЛП, ChatGPT, подсказки и понимание текста.155 гиды Визуальный ИИГенерация изображений, компьютерное зрение, видео и дизайн.133 гиды Аудио ИИГолос, музыка, подкастинг и искусственный интеллект, ориентированный на аудио.117 гиды КомпанииПрофили OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других.121 гиды ПриложенияКак ИИ проявляется в кодировании, поиске, агентах и повседневной жизни.111 гиды ОтраслиИИ в здравоохранении, финансах, образовании, энергетике и многом другом.91 гиды ТехническийЧипы, тонкая настройка, RAG, векторы и ИИ-инфраструктура.177 гиды ОбществоПредвзятость, конфиденциальность, авторское право, безопасность и будущее ИИ.30 гиды
Полная библиотека
Все руководства
155 из 1019 показаны направляющие. Фильтруйте по треку или выполните поиск выше.
Языковой ИИ
Оптимизация Канемана-Тверски
Оптимизация Канемана-Тверски (KTO) — это метод выравнивания, который учится на простых ярлыках «палец вверх» или «палец вниз», а не на парных сравнениях.
Языковой ИИТочная настройка выборки отклонения
Точная настройка выборки отклонений (RFT) генерирует множество ответов-кандидатов, сохраняет только те, которые получили самые высокие оценки, и переобучает модель на этих победителях.
Языковой ИИМодели вознаграждения процесса
Модели вознаграждения за процесс (PRM) оценивают каждый отдельный шаг рассуждений ИИ, а не только окончательный ответ.
Языковой ИИАгрегация смеси агентов
«Смесь агентов» (MoA) — это метод, при котором несколько языковых моделей подготавливают ответы, а затем модель агрегатора объединяет их лучшие идеи в одну улучшенную…
Языковой ИИСлои адаптера для переноса
Слои-адаптеры — это крошечные обучаемые модули, вставленные в замороженную предварительно обученную модель, позволяющие адаптировать ее к новым задачам, обновляя всего несколько процентов…
Языковой ИИМногоголовое скрытое внимание
Multi-Head Latent Attention (MLA) — это механизм внимания, представленный в DeepSeek-V2, который сжимает требовательный к памяти кеш-ключ-значение в небольшой общий…
Языковой ИИДекодирующие головки Медузы
Medusa — это метод спекулятивного декодирования, который прикрепляет к языковой модели несколько дополнительных «головок» прогнозирования, чтобы она могла угадывать несколько будущих токенов одновременно.
Языковой ИИСмесь глубин
Mixture of Depths (MoD) позволяет преобразователю тратить разное количество вычислений на разные токены, маршрутизируя только «важные» токены через каждый уровень…
Языковой ИИМамба и выборочные пространства состояний
Мамба — это модель последовательности, построенная на моделях пространства состояний (SSM), которая обрабатывает текст в линейном времени, предлагая быструю альтернативу квадратичной модели Трансформера…
Языковой ИИRWKV Линейное внимание
RWKV — это архитектура, которая обучается как преобразователь, но выполняет вывод как рекуррентную сеть, обеспечивая генерацию с линейным временем и постоянной памятью.
Языковой ИИРедкие модели внимания
Недостаточное внимание удешевляет Трансформеры, позволяя каждому жетону обслуживать только тщательно выбранное подмножество других токенов, а не все из них.
Языковой ИИQLoRA и 4-битная точная настройка
QLoRA — это метод, который позволяет вам точно настроить массивную языковую модель на одном потребительском графическом процессоре, сохраняя замороженную модель всего в 4 битах на вес.
Закончили читать? Докажите это.
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.