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
语言人工智能 指南永远免费。
155 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。
155免费指南
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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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语言人工智能
卡尼曼-特沃斯基优化
Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 是一种对齐方法，它从简单的赞成或反对标签而不是配对比较中学习。
语言人工智能拒绝采样微调
拒绝采样微调 (RFT) 会生成许多候选答案，仅保留得分最高的答案，并根据这些获胜者重新训练模型。
语言人工智能流程奖励模型
过程奖励模型（PRM）对人工智能推理的每个步骤进行评分，而不仅仅是最终答案。
语言人工智能混合代理聚合
代理混合 (MoA) 是一种技术，其中多个语言模型起草答案，然后聚合器模型将它们最好的想法融合成一个改进的……
语言人工智能用于传输的适配器层
适配器层是插入冻结的预训练模型中的微小可训练模块，让您只需更新百分之几即可使其适应新任务......
语言人工智能多头潜在注意力
多头潜在注意力（MLA）是 DeepSeek-V2 中引入的一种注意力机制，它将占用内存的键值缓存压缩成一个小的共享......
语言人工智能美杜莎解码头
Medusa 是一种推测解码方法，它将几个额外的预测“头”连接到语言模型上，以便它可以一次猜测多个未来的标记。
语言人工智能深度的混合
深度混合（MoD）让变压器在不同的令牌上花费不同的计算量，仅通过每一层的……路由“重要”令牌。
语言人工智能Mamba 和选择性状态空间
Mamba 是一种基于状态空间模型 (SSM) 构建的序列模型，可在线性时间内处理文本，为 Transformer 的二次方提供快速替代方案……
语言人工智能RWKV 线性注意力
RWKV 是一种像 Transformer 一样训练的架构，但像循环网络一样运行推理，提供线性时间、恒定内存生成。
语言人工智能稀疏注意力模式
稀疏注意力让 Transformer 变得更便宜，因为它让每个代币只关注精心选择的其他代币的子集而不是全部。
语言人工智能QLoRA 和 4 位微调
QLoRA 是一种技术，可让您通过以每个权重仅 4 位存储冻结模型来微调单个消费级 GPU 上的大规模语言模型。