AI大模型、机器学习以及AI Agent开源社区和博客

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 (W&B)

• 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Agent :Google AI Blog + LangChain官网 + Meta AI。

社区交流:Reddit r/MachineLearning + Hugging Face社区。

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