01
人工智能基金会
了解什么是人工智能，系统如何学习，哪些地方失误，以及如何在不夸大的情况下判断主张。
免费人工智能库
基础知识 指南永远免费。
84 简明英语指南、结构化学习路径和开放图书馆——由独立的 501(c)(3) 非营利组织构建，以便任何人都可以理解现代人工智能。
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五 成果导向课程
每门课程都包含明确的成果、能力规划、实践活动和应用毕业设计。
02
负责任的人工智能用户
在保护隐私、核查输出和保持人类问责的同时，高效使用人工智能。
03
职场人工智能
评估工作场所用例，运行安全试点，衡量价值，负责任地沟通变更。
04
人工智能政策与社会
通过权利、公平、治理、安全和公共利益结果分析人工智能系统。
05
使用人工智能系统构建
通过实用的系统设计，理解语言模型、检索、代理、评估、成本和部署保障。
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基础知识
交叉验证
交叉验证是一种重采样技术，用于估计模型对未见过的数据的泛化能力。
基础知识准确率和召回率
精确度和召回率是评估分类器的两个互补指标，尤其是当类别不平衡时。
基础知识双下降现象
双下降是一个令人惊讶的观察结果，随着模型变大，测试误差首先在“插值阈值”附近变得更糟，但随后变得更好......
基础知识神经正切核理论
神经正切核 (NTK) 是一种数学工具，表明无限宽的神经网络在……期间表现得像特定的、固定的核方法。
基础知识彩票假说
彩票假说认为，在一个大型的、随机初始化的神经网络内部隐藏着一个小的子网络——一张“中奖彩票”——经过训练……
基础知识神经网络的缩放定律
缩放定律是经验公式，表明随着模型大小、数据集大小和计算的增加，神经网络的损失可预测地下降。
基础知识Chinchilla 计算优化训练
Chinchilla 是 DeepMind 在 2022 年发现的一项发现，大多数大型语言模型都严重缺乏训练：对于固定的计算预算，你应该扩展参数......
基础知识RLHF 中的分组奖励标准化
分组奖励标准化标准化了模型在对同一提示的一批响应中的奖励，将嘈杂的分数转变为稳定的训练......
基础知识世界模型和学习模拟器
世界模型是一种神经网络，它学习预测环境如何随时间变化，让人工智能在行动之前“想象”未来的结果。
基础知识偏好优化中的长度标准化
长度标准化调整了偏好调整目标，因此模型不再仅仅通过编写更长的答案来赢得认可。
基础知识布拉德利-特里奖励模型
Bradley-Terry 模型是一种具有百年历史的统计方法，用于将成对比较（A 击败 B）转化为数字分数。
基础知识迭代 DPO 和在线偏好调整
迭代 DPO 通过生成新的响应、对它们进行排名以及对每个新的响应进行调整，反复将语言模型与人类或人工智能的偏好保持一致……