01
人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
免費人工智慧庫
學習人工智慧。永遠免費。
1019 簡明英語指南、結構化學習路徑和開放圖書館——由獨立的 501(c)(3) 非營利組織構建，以便任何人都可以理解現代人工智慧。
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五 基於結果的課程
每門課程都包括明確的成果、映射的能力、實踐活動和應用的頂點。
02
負責任的 AI 使用者
有效率地使用人工智慧，同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
03
職場人工智慧
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
04
人工智慧政策與社會
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
05
使用 AI 系統建置
透過實務系統設計，了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
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語言人工智慧
減少幻覺的驗證鏈
驗證鏈（CoVe）是一種提示方法，模型起草答案，產生自己的事實檢查問題，獨立回答它們...
語言人工智慧實體連結和消歧
實體連結將文本中提及的名稱對應到知識庫中的唯一條目，例如決定「巴黎」是指城市還是人。
應用領域人工智慧手語翻譯
人工智慧手語翻譯利用電腦視覺和機器學習將美國手語等手語翻譯成文字或語音，有時甚至相反。
應用領域人工智慧在唇讀和視覺語音辨識的應用
視覺語音辨識使用人工智慧來讀取唇語，根據人的嘴巴、下巴和臉部的運動來預測口語，有時甚至不需要任何音訊。
應用領域人工智慧在農作物產量預測的應用
人工智慧作物產量預測透過學習衛星影像、天氣和土壤資料來預測田地或地區的收成量。
語言人工智慧Logit Lens 和中間層解碼
Logit 透鏡是一種可解釋性技巧，它將 Transformer 在每一層的隱藏狀態解碼為詞彙預測，讓您觀看猜測...
語言人工智慧變壓器中的感應頭
歸納頭是注意力頭，它實現了一個簡單但強大的複製規則：“我之前看到了[A][B]，現在我又看到了[A]，所以預測[B]。”
語言人工智慧用於上下文擴展的位置插值
位置插值 (PI) 是一種透過重新縮放位置來將語言模型的可用上下文視窗延伸到遠遠超出其訓練長度的技術…
語言人工智慧YaRN 上下文視窗縮放
YaRN（另一個 RoPE 擴展）是一種將 Transformer 的可用上下文視窗擴展到遠遠超出其訓練範圍的技術，並且使用最少的…
語言人工智慧Jamba混合變壓器-Mamba型號
Jamba 是 AI21 Labs 的一個大型語言模型，它將 Transformer 注意力層與 Mamba 狀態空間層（加上專家混合層）交織在一起，以獲得…
語言人工智慧龍貓縮放法則
DeepMind 在 2022 年提出的 Chinchilla 縮放法則表明，大多數大型語言模型都嚴重缺乏訓練：對於固定的計算預算，你應該…
產業人工智慧在乳牛群管理的應用
人工智慧幫助酪農單獨監控每頭乳牛——追蹤產奶量、健康狀況、繁殖力和餵食情況——將數百頭牛群變成精確管理的…