哪些网站用c 做的,为什么网站数量减少,网站建设三站合一,有什么好看的网站资源以下梳理了适合学习 AI大模型、机器学习、AI Agent和多模态技术 的英文网站、社区、官网和博客#xff0c;按类别分类整理#xff1a; 一、官方网站与开源平台
1. AI大模型 (Large Language Models)
• OpenAI • 官网: openai.com • 内容: GPT系列模型文档、研究论文、AP…以下梳理了适合学习 AI大模型、机器学习、AI Agent和多模态技术 的英文网站、社区、官网和博客按类别分类整理 一、官方网站与开源平台
1. AI大模型 (Large Language Models)
• OpenAI • 官网: openai.com • 内容: GPT系列模型文档、研究论文、API使用指南如GPT-4、ChatGPT。 • Hugging Face • 官网: huggingface.co • 内容: Transformers库、开源模型如BERT、T5、社区贡献的预训练模型和数据集。 • Meta AI • 官网: ai.meta.com • 内容: LLaMA系列大模型、多模态研究如ImageBind。
2. 多模态技术 (Multimodal AI)
• Google AI • 官网: ai.google • 内容: 多模态模型如MUM、CLIP、视觉-语言对齐技术。 • DeepMind • 官网: deepmind.com • 内容: 多模态强化学习、AlphaFold等跨领域研究。 • Stability AI • 官网: stability.ai • 内容: Stable Diffusion系列模型、图像-文本生成技术。
3. AI Agent
• LangChain • 官网: langchain.com • 内容: 构建基于大模型的Agent框架、工具链和案例库。 • AutoGPT • GitHub: github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT • 内容: 自主AI Agent开源实现支持目标驱动式任务。 二、社区与论坛
1. 综合讨论
• Reddit - r/MachineLearning • 链接: reddit.com/r/MachineLearning • 内容: 最新论文解读、技术趋势讨论、资源分享。 • Kaggle • 官网: kaggle.com • 内容: 数据科学竞赛、开源数据集、Notebook实战案例。
2. 开发者社区
• Hugging Face Community • 链接: huggingface.co/chat • 内容: 模型部署、微调技巧、多模态应用交流。 • GitHub Discussions • 示例: PyTorch Discussions • 内容: 开源框架的技术问题解答和协作开发。
3. 学术社区
• Papers With Code • 官网: paperswithcode.com • 内容: 论文与代码实现对照追踪最新SOTA模型。 三、博客与文章平台
1. 技术博客
• Google AI Blog • 链接: ai.googleblog.com • 内容: 多模态模型、大模型优化技术如稀疏注意力。 • OpenAI Blog • 链接: openai.com/blog • 内容: GPT系列模型进展、安全与对齐研究。 • FAIR Blog (Meta AI) • 链接: ai.facebook.com/blog • 内容: 多模态大模型如CM3、AI Agent研究。
2. 个人博客
• Andrej Karpathy’s Blog • 链接: karpathy.ai • 内容: 大模型训练技巧、LLM内部机制解析。 • Lilian Weng’s Blog • 链接: lilianweng.github.io • 内容: 强化学习、AI Agent架构设计。
3. 文章平台
• Medium - Towards Data Science • 链接: towardsdatascience.com • 内容: 实战教程如Fine-tuning LLMs、技术解析。 • Substack - The Batch (Andrew Ng) • 链接: deeplearning.ai/the-batch • 内容: 每周AI新闻、技术解读和行业动态。 四、教育资源与课程
1. 在线课程
• Coursera - Deep Learning Specialization (Andrew Ng) • 链接: coursera.org/specializations/deep-learning • 内容: 从神经网络基础到大模型应用。 • Fast.ai • 官网: fast.ai • 内容: 实战导向的深度学习课程含PyTorch和多模态。
2. 学术资源
• ArXiv • 官网: arxiv.org • 内容: 最新预印本论文搜索关键词: “LLM”, “multimodal”, “AI agent”。 • Stanford CS224N (NLP with Deep Learning) • 链接: web.stanford.edu/class/cs224n • 内容: 大模型技术细节如Transformer、BERT。 五、工具与实验平台
1. 模型实验
• Google Colab • 官网: colab.research.google.com • 内容: 免费GPU环境支持快速运行大模型代码。 • Replicate • 官网: replicate.com • 内容: 一键部署开源模型如Stable Diffusion、LLaMA。
2. 可视化工具
• Weights Biases (WB) • 官网: wandb.ai • 内容: 模型训练可视化、超参数优化。 六、行业动态与新闻
• MIT Technology Review - AI • 链接: technologyreview.com/topic/artificial-intelligence • 内容: AI技术趋势、伦理与政策讨论。 • The Verge - AI Section • 链接: theverge.com/ai-artificial-intelligence • 内容: AI产品落地案例、多模态应用报道。 总结推荐
• 入门学习Fast.ai Kaggle实战 Towards Data Science。 • 深入研究ArXiv论文 Hugging Face文档 OpenAI技术博客。 • 多模态与AgentGoogle AI Blog LangChain官网 Meta AI。 • 社区交流Reddit r/MachineLearning Hugging Face社区。
