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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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
序列并行性和环注意力
序列并行性沿着标记（时间）维度将单个长输入序列拆分到多个 GPU 上，而环注意力机制可以让这些 GPU 进行计算……
技术的激活重新计算权衡
激活重新计算（梯度或激活检查点）通过丢弃前向传递中的中间激活来节省训练期间的 GPU 内存......
技术的集团相关政策优化
组相对策略优化（GRPO）是一种强化学习方法，用于微调语言模型，根据组来判断每个答案......
技术的标准化流程
归一化流是生成模型，它通过一系列可逆、可微的……将简单的噪声（如高斯）转化为复杂的数据。
技术的基于能量的模型
基于能量的模型 (EBM) 学习标量“能量”函数，该函数为合理的数据分配低值，为不合理的数据分配高值，定义……
技术的优化器状态卸载到 CPU 和 NVMe
一种节省内存的技巧，将繁重的训练记录（优化器状态、梯度，有时是权重）存放在 CPU RAM 或 NVMe SSD 上……
技术的检查点分片和可恢复训练
将模型的训练状态保存为片段（分片）的技术，以便可以保存和重新加载巨型模型，而不会阻塞内存或磁盘限制，等等......
技术的GPU 内存管理和碎片
AI 框架如何分配、重用和回收 GPU 上的有限内存，以及为什么剩余间隙（碎片）甚至会导致内存不足错误……
技术的多实例GPU分区
多实例 GPU (MIG) 是一项 NVIDIA 技术，可将单个物理 GPU 分割为多个独立的硬件分区。
技术的GPU调度和集群编排
GPU 调度决定哪些作业在哪些加速器上运行以及何时运行，而编排则在整个机器集群上协调这些作业。
技术的用于 AI 训练集群的 Slurm
Slurm 是一个开源工作负载管理器，可以在高性能计算集群上调度和运行作业，它已成为大型 AI 的默认选择......
技术的计划与解决提示
计划与解决（PS）提示告诉语言模型首先设计一个明确的计划，然后逐步执行它，修复明显的失败......