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
1主题曲目
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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
分类预填充和解码服务
一种服务架构，将大型语言模型推理分为两个独立的阶段——预填充和解码——并在不同的 GPU 池上运行它们。
技术的LLM 推理路由和负载平衡
控制层决定哪个模型副本、GPU 或后端应处理每个传入的 LLM 请求，以及如何分散流量，以便没有单一服务器......
技术的大型模型的张量并行性
一种将单个神经网络层内的数学拆分到多个 GPU 上的方法，这样对于一个设备来说太大的模型仍然可以运行。
技术的代理循环中的自我反思
自我反思让人工智能代理在任务中批评自己的输出和行动，然后根据该批评进行修改。
技术的思维树推理
思想树让模型可以并行探索许多推理路径，就像树的分支一样，而不是局限于一条思路。
技术的思维图推理
思维图将推理建模为一个网络，思想可以在其中自由合并、循环和连接，而不仅仅是分支。
技术的类不平衡和重采样
类别不平衡是指一种结果的数量远远超过另一种结果，例如 99.9% 的合法交易与 0% 的交易。
技术的自动编码器
自动编码器是一种神经网络，它学习将数据压缩成紧凑的代码，然后重建它，迫使网络只捕获最......
技术的连体网络和三元组损失
连体网络使用两个或多个相同的权重共享分支来了解两个输入的相似程度，而不是对每个输入进行分类。
技术的多任务学习
多任务学习训练一个模型同时执行多个相关任务，并在它们之间共享内部表示。
技术的共形预测
保形预测包装任何模型以输出一个集合或区间，保证包含具有选定概率（例如 90%）的真实答案。
技术的概率校准
校准意味着模型规定的概率与现实相符：当它说 70% 时，该事件应该在大约 70% 的情况下发生。