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入门经典必读

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以下是一些入门经典必读的资源：

  • 作者为 Derrick Harris、Matt Bornstein 和 Guido Appenzeller 的文章，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/ 。文中提到人工智能研究增长迅速，对于初学者和专家都有一定难度，因此分享了用于深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍，技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
  • 《Transformers，explained》（https://daleonai.com/transformers-explained）：由 Dale Markowitz 撰写，是对“什么是 LLM，它是如何工作的？”的更短、更直接回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解，适用于新模型。翻译：[解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型]（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf）
  • 《How Stable Diffusion works》（https://mccormickml.com/2022/12/21/how-stable-diffusion-works/）：Chris McCormick 为非专业人士解释了 Stable Diffusion 的工作原理，从文本到图像模型的角度帮助建立直观理解。翻译：[稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的]（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc）
  • 入门文章的翻译：
    • 《软件 2.0》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FFJawIKRpi77JokULCvcjIPBnBv），作者 Andrej Karpathy，他最早清楚解释了新的 AI 浪潮的重要性，论点为 AI 是一种新的强大的编程计算机的方式。
    • 《GPT 的现状》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IXjfwF9l9iX0IzkUg1Ec0Vcinx3），作者 Andrej Karpathy，是对 ChatGPT/GPT 模型工作原理、使用方法及研发方向的容易理解的解释。
    • 《ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LnMOwmKIwihcRakRalcczNgrnjf），作者 Stephen Wolfram，从早期神经网络到现代 AI 模型的工作原理进行了长而易读的解释。
    • 《解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf），作者 Dale Markowitz，对“什么是 LLM，它是如何工作的？”进行了更短、更直接的回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解。
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References

入门经典必读

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。

入门经典必读

[Transformers，explained](https://daleonai.com/transformers-explained)：这篇文章由Dale Markowitz撰写，是对“什么是LLM，它是如何工作的？”这个问题的一个更短、更直接的回答。这是一种很好的方式，可以轻松地进入这个主题，并对这项技术建立直观理解。这篇文章是关于GPT-3的，但仍适用于新的模型。翻译：[解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf)[How Stable Diffusion works](https://mccormickml.com/2022/12/21/how-stable-diffusion-works/)：这是一篇与上一篇文章在计算机视觉领域的对应文章。Chris McCormick为非专业人士解释了Stable Diffusion是如何工作的，并从文本到图像模型的角度，帮助你对这种技术建立直观理解。如果你希望更轻松地理解这个概念，可以查看来自r/StableDiffusion的这个[漫画](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/zs5dk5/i_made_an_infographic_to_explain_how_stable/)。翻译：[稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc)

入门经典必读

|多行文本|作者|备注|链接|附件||-|-|-|-|-||软件2.0|Andrej Karpathy|Andrej Karpathy是最早清楚解释（在2017年！）为什么新的AI浪潮真正重要的人之一。他的论点是，AI是一种新的、强大的编程计算机的方式。随着大语言模型(LLMs)的快速改进，这个论点被证明是有先见之明的，并为AI市场的可能进展提供了一个良好的思维模型。|[软件2.0（Software 2.0）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FFJawIKRpi77JokULCvcjIPBnBv)|||GPT的现状|Andrej Karpathy|这也是Karpathy的文章，这是一个非常容易理解的解释，说明了ChatGPT/GPT模型一般如何工作，如何使用它们，以及研发可能采取的方向。|[GPT的现状（State of GPT）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IXjfwF9l9iX0IzkUg1Ec0Vcinx3)|||ChatGPT是在做什么，为什么它有效？|Stephen Wolfram|计算机科学家和企业家Stephen Wolfram给出了一篇长而易读的解释，从一开始的原理解释了现代AI模型是如何工作的。他跟随从早期神经网络到今天的LLMs和ChatGPT的时间线|[ChatGPT是在做什么，为什么它有效？](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LnMOwmKIwihcRakRalcczNgrnjf)|||解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型|Dale Markowitz|这篇文章由Dale Markowitz撰写，是对“什么是LLM，它是如何工作的？”这个问题的一个更短、更直接的回答。这是一种很好的方式，可以轻松地进入这个主题，并对这项技术建立直观理解。这篇文章是关于GPT-3的，但仍适用于新的模型。|[解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf)||群友解读：

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最经典的ai应用场景及其原理
AI 的应用场景非常广泛，以下是一些经典的 AI 应用场景及其原理： 1. 医疗保健： 医学影像分析：AI 可以用于分析医学图像，例如 X 射线、CT 扫描和 MRI，以辅助诊断疾病。 药物研发：AI 可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：AI 可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：AI 可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：AI 可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：AI 可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析：AI 可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务：AI 可以用于提供 24/7 的客户服务，并回答客户的常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：AI 可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：AI 可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。 动态定价：AI 可以用于根据市场需求动态调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护：AI 可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 质量控制：AI 可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：AI 可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：AI 可以用于控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：AI 可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：AI 可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：AI 可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：AI 可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：AI 可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 农业：AI 可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 娱乐：AI 可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：AI 可以用于优化能源的使用，提高能源效率。 总的来说，AI 的应用场景非常广泛，它可以帮助人们解决各种各样的问题，提高效率和生产力，改善生活质量。随着技术的不断发展，AI 的应用场景还将不断扩大和深化。
2024-05-28