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。
轻松的入门……
这些文章不需要专门的背景知识，可以帮助你快速理解现代 AI 浪潮的最重要部分。
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Software 2.0：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。
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翻译：软件2.0（Software 2.0）
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State of GPT：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。