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
技术的 指南永远免费。
177 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。
177免费指南
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从这里开始
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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技术的
1 位和三元 BitNet 模型
BitNet 是 Microsoft 的研究系列，表明大型语言模型可以通过限制为 1 位或三个值的权重进行训练......
技术的GPTQ 和 AWQ 训练后量化
GPTQ 和 AWQ 是将已训练的语言模型缩小到 4 位精度的两种领先方法，以便它们在更便宜、更小的硬件上运行。
技术的ROUGE 和 BLEU 评估指标
ROUGE 和 BLEU 是将机器生成的文本与人类参考进行比较的主要自动指标。
技术的推测性 RAG 和检索增强起草
推测性 RAG 通过让一个小型、快速的模型从检索到的多个候选答案中草拟多个候选答案，加速并锐化检索增强的生成……
技术的块稀疏和本机稀疏注意力
块稀疏和本机稀疏注意力让 Transformer 只关注长序列中最相关的块，而不是每个标记，削减......
技术的语言模型输出加水印
水印将隐藏的统计信号嵌入到人工智能生成的文本中，以便以后可以将其检测为机器编写的，而不会改变人类读者的内容……
技术的使用 EAGLE 进行推测解码
推测性解码通过让一个小草稿模型猜测前面的几个标记来加速大型语言模型推理，然后由大模型验证......
技术的训练数据归因的影响函数
影响函数估计每个训练示例对模型预测的影响程度，让您可以将输出追溯到导致该结果的数据。
技术的批量归一化
批量归一化是一种在训练期间重新调整神经网络每一层的输入的技术，使深度网络训练得更快、更多……
技术的超参数调优
超参数是您在训练前选择的设置，例如学习率或模型大小，模型不会自行学习。
技术的对比学习
对比学习教导模型将相似的事物放在一起，并将不同的事物在嵌入空间中分开。
技术的从人类反馈中强化学习
RLHF 是一种通过根据人类偏好进行训练，将原始语言模型转变为有用、礼貌的助手的技术。