AI：人工智能領(lǐng)域有影響力的開源社區(qū)/科技巨頭研究機(jī)構(gòu)/全球頂尖學(xué)府實(shí)驗(yàn)室的簡介、課程學(xué)習(xí)(正確姿勢(shì)薅羊毛)之詳細(xì)攻略
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? ? ? ?麻省理工學(xué)院(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究始于上世紀(jì)30年代，人工智能研究始于1959年達(dá)特茅斯會(huì)議之后。2003年，二者合并為麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）。
? ? ? ?CSAIL是麻省理工學(xué)院最大的實(shí)驗(yàn)室，也是世界著名的計(jì)算科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室，研究領(lǐng)域廣泛。擁有60多個(gè)研究團(tuán)體、超過900名研究者，CSAIL進(jìn)行著上百個(gè)不同的研究項(xiàng)目，每年研究經(jīng)費(fèi)高達(dá)6500萬美元。研究涉及七大領(lǐng)域：人工智能、計(jì)算生物學(xué)、圖形和視覺、語言和學(xué)習(xí)、計(jì)算理論、機(jī)器人、系統(tǒng)（包括計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、分布式系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、編程方法和軟件功能等）。
官網(wǎng)：https://www.csail.mit.edu/
? ? ? ?伯克利人工智能研究(BAIR)實(shí)驗(yàn)室匯集了加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、規(guī)劃、控制和機(jī)器人等領(lǐng)域的研究人員。貝爾空氣科學(xué)學(xué)院擁有50多名教師和300多名研究生和博士后研究人員，從事上述領(lǐng)域的基礎(chǔ)進(jìn)展研究，以及跨領(lǐng)域主題的研究，包括多模態(tài)深度學(xué)習(xí)、人類兼容的人工智能，以及將人工智能與其他科學(xué)學(xué)科和人文學(xué)科連接起來。
官網(wǎng)：Berkeley Artificial Intelligence Research Lab
? ? ? ?斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室（SAIL）自1963年成立以來，一直是人工智能研究、教學(xué)、理論和實(shí)踐的卓越中心。
? ? ? ?斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室（SAIL）由約翰·麥卡錫教授于1963年創(chuàng)建，它仍然是一個(gè)豐富、智力和刺激的學(xué)術(shù)環(huán)境。通過多學(xué)科和多教師合作，SAIL促進(jìn)了新發(fā)現(xiàn)，并探索了通過人工智能增強(qiáng)人機(jī)交互的新方法；同時(shí)培養(yǎng)下一代研究人員。我們的專業(yè)人員為我們的學(xué)術(shù)和研究小組提供支持，作為SAIL的骨干。SAIL員工的支持幫助我們的研究人員、訪問學(xué)者和學(xué)生推進(jìn)新發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。所有這些小組一起工作，增加了我們尖端研究的深度和廣度。
官網(wǎng)：About – Stanford Artificial Intelligence Laboratory
? ? ? ?卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在1979年成立了機(jī)器人學(xué)院（Carnegie Mellon Robotics Academy），專門在機(jī)器人科技領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)踐和研究。1996年，CMRA旗下的國家機(jī)器人工程中心（National Robotics Engineering Centre，NREC）在NASA的支持下開張，與政府及商業(yè)機(jī)構(gòu)合作，進(jìn)行農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、核能、航天和國防等項(xiàng)目研究。
? ? ? ?機(jī)器人學(xué)院致力于利用機(jī)器人的激勵(lì)效應(yīng)來激發(fā)學(xué)生對(duì)科學(xué)和技術(shù)的興趣。我們是卡耐基梅隆大學(xué)的教育外聯(lián)機(jī)構(gòu)，也是該大學(xué)世界著名的機(jī)器人研究所的一部分。
官網(wǎng)：
Carnegie Mellon Robotics Academy - Carnegie Mellon Robotics Academy - Carnegie Mellon University
? ? ? ?MLA由蒙特利爾大學(xué) (University of Montreal )的計(jì)算機(jī)學(xué)教授Yoshua Bengio帶領(lǐng)，MILA在深度學(xué)習(xí)（deep learning）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（辨別型和生成型）[deep neural networks (both discriminative and generative) ]等領(lǐng)域都有開創(chuàng)性研究，并應(yīng)用到視覺、語音和語言方面等領(lǐng)域。? ? ? ?一個(gè)由科學(xué)家和跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)組成的社區(qū)，致力于為所有人的利益推進(jìn)人工智能。Mila - Quebec人工智能研究所，因其對(duì)人工智能的重大貢獻(xiàn)而被世界公認(rèn)。如今，Mila社區(qū)擁有全球最大的深度學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)研究人員集中地。該研究所因其在建模語言、機(jī)器翻譯、對(duì)象識(shí)別和生成模型等領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和重大貢獻(xiàn)而受到認(rèn)可。
? ? ? ?自成立以來，Mila將其使命集中在健康、環(huán)境和氣候變化以及人工智能倫理等核心研究領(lǐng)域。Mila擴(kuò)展其在人工智能領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和領(lǐng)導(dǎo)地位，以實(shí)現(xiàn)造福全社會(huì)的進(jìn)步。Mila開展的研究采用開放科學(xué)方法，以促進(jìn)合作和促進(jìn)知識(shí)轉(zhuǎn)移。
官網(wǎng)：Home - Mila
? ? ? ?OpenAI是一家人工智能研究和部署公司。我們的使命是確保人工通用智能造福全人類。OpenAI的使命是確保人工通用智能(AGI)——我們指的是在最具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作中表現(xiàn)超過人類的高度自治系統(tǒng)——造福全人類。我們將嘗試直接構(gòu)建安全和有益的AGI，但如果我們的工作幫助其他人實(shí)現(xiàn)這一結(jié)果，我們也會(huì)認(rèn)為我們的使命完成了。
? ? ? ?OpenAI LP由OpenAI非營利組織的董事會(huì)管理，包括OpenAI LP的員工Greg Brockman(董事長兼總裁)、Ilya Sutskever(首席科學(xué)家)和Sam Altman(首席執(zhí)行官)，以及非員工Adam D’angelo、Reid Hoffman、Will Hurd、Tasha McCauley、Helen Toner和Shivon Zilis。我們的投資者包括微軟、Reid Hoffman的慈善基金會(huì)和Khosla Ventures。
官網(wǎng)：OpenAI
? ? ? ?DeepMind是一個(gè)由科學(xué)家、工程師、倫理學(xué)家等組成的團(tuán)隊(duì)，致力于解決智能問題，推動(dòng)科學(xué)發(fā)展，造福人類。我們一直著迷于人類的智慧——它塑造了我們今天生活的現(xiàn)代世界。智力使我們能夠?qū)W習(xí)、想象、合作、創(chuàng)造、交流等等。通過更好地理解智能的不同方面，我們可以利用這些知識(shí)作為靈感來構(gòu)建新的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以學(xué)會(huì)自己找到解決困難問題的方法。
? ? ? ?當(dāng)我們?cè)?010年創(chuàng)建DeepMind時(shí)，人們對(duì)人工智能領(lǐng)域的興趣遠(yuǎn)不如今天。為了加速這一領(lǐng)域的發(fā)展，我們采取了跨學(xué)科的方法，匯集了機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)、模擬和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域的新思想和進(jìn)步，以及組織科學(xué)努力的新方法。我們?cè)陔娔X游戲方面取得了早期的成功，研究人員經(jīng)常用它來測試人工智能。我們的一個(gè)程序從頭開始學(xué)習(xí)玩49種不同的雅達(dá)利游戲，僅僅通過看屏幕上的像素和得分。我們的AlphaGo程序也是第一個(gè)擊敗職業(yè)圍棋手的程序，這一壯舉被描述為超前了10年。
? ? ? ?我們通過解決智能問題來促進(jìn)科學(xué)發(fā)展，造福人類。這一使命的核心是我們致力于成為人工智能領(lǐng)域負(fù)責(zé)任的先驅(qū)，服務(wù)于社會(huì)的需求和期望。我們?cè)?014年與谷歌合作，以加快我們的工作，同時(shí)繼續(xù)制定我們自己的研究議程。我們的項(xiàng)目已經(jīng)學(xué)會(huì)了像世界頂級(jí)醫(yī)生一樣有效地診斷眼疾，可以節(jié)省30%用于保持?jǐn)?shù)據(jù)中心涼爽的能源，還可以預(yù)測蛋白質(zhì)的復(fù)雜3D形狀——這可能在未來改變藥物的發(fā)明方式。
官網(wǎng)：DeepMind
? ? ? ?EleutherAI 成立于2020年7月，EleutherAI是一個(gè)分散的集體，由志愿研究人員、工程師和開發(fā)人員組成，包括 Connor Leahy、Leo Gao 和 Sid Black，專注于AI對(duì)齊、擴(kuò)展和開源AI研究。
? ? ? ?OpenAI也是人工智能非盈利組織，但是OpenAI本質(zhì)還是由科技公司主導(dǎo)開發(fā)的私有模型.EleutherAI最著名的是我們?cè)跇?gòu)建和開源大型語言模型方面的持續(xù)努力，但我們也在對(duì)齊、可解釋性、BioML、ML藝術(shù)和許多其他領(lǐng)域進(jìn)行開放研究。我們的Discord服務(wù)器是開放的，歡迎貢獻(xiàn)者!
? ? ? ?自成立以來，其研究團(tuán)隊(duì)首先開源了基于 GPT-3 的、包含 60 億參數(shù)的 NLP 模型 GPT-J，2021 年 3 月又發(fā)布類 GPT 的27 億參數(shù)模型 ?GPT-Neo，成長迅速；LAION則代表大規(guī)模人工智能開放網(wǎng)絡(luò)，非營利組織，目標(biāo)是向公眾提供人工智能、數(shù)據(jù)集和代碼。EleutherAI 是世界上同類模型中最大、性能最好的模型，可免費(fèi)公開獲得。
官網(wǎng)：EleutherAI
? ? ? ?LAION，Large-scale Artificial Intelligence Open Network—大規(guī)模人工智能開放網(wǎng)絡(luò)，TRULY OPEN AI. 100% NON-PROFIT. 100% FREE.—真正開放的人工智能、100%的非營利組織、100%免費(fèi)的，是致力于實(shí)現(xiàn)開源 AI 研究的基層研究人員團(tuán)體。
? ? ? ?LAION是一個(gè)非營利性組織，成員來自世界各地，旨在向公眾提供大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)集和相關(guān)代碼。LAION的宗旨信念是相信機(jī)器學(xué)習(xí)研究及其應(yīng)用有潛力對(duì)我們的世界產(chǎn)生巨大的積極影響，因此應(yīng)該民主化。
? ? ? ?LAION的主要目標(biāo)是發(fā)布開放數(shù)據(jù)集、代碼和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。希望教授大規(guī)模ML研究和數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)知識(shí)。通過使模型、數(shù)據(jù)集和代碼可重用，而不需要一直從頭開始訓(xùn)練，我們希望促進(jìn)能源和計(jì)算資源的有效利用，以應(yīng)對(duì)氣候變化的挑戰(zhàn)。
官網(wǎng)：About | LAION
| 主要貢獻(xiàn) | 簡介 |
| LAION-400M | An open dataset containing 400 million English image-text pairs. 一個(gè)開放數(shù)據(jù)集，包含4億對(duì)英文圖像-文本對(duì)。 |
| LAION-5B | A dataset consisting of 5.85 billion multilingual CLIP-filtered image-text pairs. 由58.5億個(gè)多語言CLIP過濾的圖像-文本對(duì)組成的數(shù)據(jù)集。 |
| Clip H/14 | The largest CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) vision transformer model. 最大的CLIP (contrast Language-Image Pre-training)視覺轉(zhuǎn)換模型。 |
| LAION-Aesthetics | A subset of LAION-5B filtered by a model trained to score aesthetically pleasing images. LAION-5B的一個(gè)子集，經(jīng)過訓(xùn)練的模型過濾，為美觀的圖像打分。 |
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