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作者：[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/)，[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者：通往AGI之路后半部分：[目录：a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion（潜在扩散）模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来，我们深入研究了技术学习资源；构建大型语言模型（LLMs）的实用指南；以及AI市场的分析。最后，我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表，从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型，并开启了生成AI的时代。

[heading2]总结关于AI知识库使用及AIPO活动的介绍：讨论了AI知识库的使用情况、AIPO活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO线下活动及AI相关探讨：讨论了AIPO线下活动的规则和玩法，以及AI在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI社区活动与知识库介绍：讨论了way to AGI社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。关于AI知识库及学习路径的介绍时代杂志评选的领军人物：去年时代杂志评出了百位领军人物。AI相关名词解释：包括AGI、AIGC、agent、prompt等，建议通过与AI对话或李继刚老师的课程来理解。知识库的信息来源：有赛博蝉星公众号、国外优质博主的blog或Twitter等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。社区共创项目：如AIPU、CONFIUI生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动AIPO。学习路径：有李弘毅老师的生成式AI导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。经典必读文章：如介绍GPT运作原理、Transformer模型、扩散模型等的文章，还包括软件2.0时代相关内容。初学者入门推荐：推荐看open AI的官方Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看cloud的相关内容。历史脉络类资料：整理了open AI的发展时间线和万字长文回顾等。

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