以下梳理了適合學習 AI大模型、機器學習、AI Agent和多模態技術 的英文網站、社區、官網和博客，按類別分類整理：
一、官方網站與開源平臺
1. AI大模型 (Large Language Models)
? OpenAI
? 官網: openai.com
? 內容: GPT系列模型文檔、研究論文、API使用指南（如GPT-4、ChatGPT）。
? Hugging Face
? 官網: huggingface.co
? 內容: Transformers庫、開源模型（如BERT、T5）、社區貢獻的預訓練模型和數據集。
? Meta AI
? 官網: ai.meta.com
? 內容: LLaMA系列大模型、多模態研究（如ImageBind）。
2. 多模態技術 (Multimodal AI)
? Google AI
? 官網: ai.google
? 內容: 多模態模型（如MUM、CLIP）、視覺-語言對齊技術。
? DeepMind
? 官網: deepmind.com
? 內容: 多模態強化學習、AlphaFold等跨領域研究。
? Stability AI
? 官網: stability.ai
? 內容: Stable Diffusion系列模型、圖像-文本生成技術。
3. AI Agent
? LangChain
? 官網: langchain.com
? 內容: 構建基于大模型的Agent框架、工具鏈和案例庫。
? AutoGPT
? GitHub: github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
? 內容: 自主AI Agent開源實現，支持目標驅動式任務。
二、社區與論壇
1. 綜合討論
? Reddit - r/MachineLearning
? 鏈接: reddit.com/r/MachineLearning
? 內容: 最新論文解讀、技術趨勢討論、資源分享。
? Kaggle
? 官網: kaggle.com
? 內容: 數據科學競賽、開源數據集、Notebook實戰案例。
2. 開發者社區
? Hugging Face Community
? 鏈接: huggingface.co/chat
? 內容: 模型部署、微調技巧、多模態應用交流。
? GitHub Discussions
? 示例: PyTorch Discussions
? 內容: 開源框架的技術問題解答和協作開發。
3. 學術社區
? Papers With Code
? 官網: paperswithcode.com
? 內容: 論文與代碼實現對照，追蹤最新SOTA模型。
三、博客與文章平臺
1. 技術博客
? Google AI Blog
? 鏈接: ai.googleblog.com
? 內容: 多模態模型、大模型優化技術（如稀疏注意力）。
? OpenAI Blog
? 鏈接: openai.com/blog
? 內容: GPT系列模型進展、安全與對齊研究。
? FAIR Blog (Meta AI)
? 鏈接: ai.facebook.com/blog
? 內容: 多模態大模型（如CM3）、AI Agent研究。
2. 個人博客
? Andrej Karpathy’s Blog
? 鏈接: karpathy.ai
? 內容: 大模型訓練技巧、LLM內部機制解析。
? Lilian Weng’s Blog
? 鏈接: lilianweng.github.io
? 內容: 強化學習、AI Agent架構設計。
3. 文章平臺
? Medium - Towards Data Science
? 鏈接: towardsdatascience.com
? 內容: 實戰教程（如Fine-tuning LLMs）、技術解析。
? Substack - The Batch (Andrew Ng)
? 鏈接: deeplearning.ai/the-batch
? 內容: 每周AI新聞、技術解讀和行業動態。
四、教育資源與課程
1. 在線課程
? Coursera - Deep Learning Specialization (Andrew Ng)
? 鏈接: coursera.org/specializations/deep-learning
? 內容: 從神經網絡基礎到大模型應用。
? Fast.ai
? 官網: fast.ai
? 內容: 實戰導向的深度學習課程（含PyTorch和多模態）。
2. 學術資源
? ArXiv
? 官網: arxiv.org
? 內容: 最新預印本論文（搜索關鍵詞: “LLM”, “multimodal”, “AI agent”）。
? Stanford CS224N (NLP with Deep Learning)
? 鏈接: web.stanford.edu/class/cs224n
? 內容: 大模型技術細節（如Transformer、BERT）。
五、工具與實驗平臺
1. 模型實驗
? Google Colab
? 官網: colab.research.google.com
? 內容: 免費GPU環境，支持快速運行大模型代碼。
? Replicate
? 官網: replicate.com
? 內容: 一鍵部署開源模型（如Stable Diffusion、LLaMA）。
2. 可視化工具
? Weights & Biases (W&B)
? 官網: wandb.ai
? 內容: 模型訓練可視化、超參數優化。
六、行業動態與新聞
? MIT Technology Review - AI
? 鏈接: technologyreview.com/topic/artificial-intelligence
? 內容: AI技術趨勢、倫理與政策討論。
? The Verge - AI Section
? 鏈接: theverge.com/ai-artificial-intelligence
? 內容: AI產品落地案例、多模態應用報道。
總結推薦
? 入門學習：Fast.ai + Kaggle實戰 + Towards Data Science。
? 深入研究：ArXiv論文 + Hugging Face文檔 + OpenAI技術博客。
? 多模態與Agent：Google AI Blog + LangChain官網 + Meta AI。
? 社區交流：Reddit r/MachineLearning + Hugging Face社區。
