了解几大AI社区

主要有

  • 机器之心
  • hugging face
  • 智源社区
  • aws开源的面向CV的

当然，我很了解这些AI社区。以下是关于它们的简要介绍：

  1. 机器之心（Synced）

    • 机器之心是一家专注于人工智能和科技的媒体和社区平台，总部位于加拿大多伦多和中国上海，是全球中文人工智能领域最大的媒体平台之一。他们提供人工智能领域的新闻、评论、研究报告等内容，并且组织了许多人工智能相关的活动和会议。

  2. Hugging Face

    • Hugging Face 是一个以自然语言处理（NLP）为主题的社区平台，致力于提供开源的NLP模型、工具和数据集。他们以Transformer模型为基础，开发了许多流行的NLP工具，比如transformers库。Hugging Face社区也在分享和推广最新的NLP研究成果方面发挥着重要作用。

  3. 智源社区

    • 智源社区是一个面向人工智能领域的在线社区平台，致力于构建人工智能从业者的学习、交流和合作平台。该社区提供了丰富的人工智能学习资源、技术文章和行业动态，同时也促进了人工智能领域的开源项目和技术创新。

    当提到提供AI新闻的媒体社区平台时，以下几个社区可能会符合你的需求：

    1. Synced

      • 机器之心（Synced）是一家专注于人工智能和科技的媒体和社区平台，总部位于加拿大多伦多和中国上海。他们覆盖人工智能领域的新闻、评论、研究报告等内容，并且组织了许多人工智能相关的活动和会议。

    2. Towards Data Science

      • Towards Data Science 是一个以数据科学和机器学习为主题的社区平台，提供广泛的关于数据科学、机器学习和人工智能的文章、教程和最新动态。

    3. KDnuggets

      • KDnuggets 是一个知名的数据科学和人工智能门户网站，提供有关数据科学、机器学习、人工智能、大数据和分析的新闻、软件、教程、课程和数据集信息。

    4. AI Trends

      • AI Trends 是一个专注于人工智能领域的新闻和分析平台，提供关于AI技术、应用和行业动态的报道和评论。

    5. Analytics Vidhya

      • Analytics Vidhya 是一个数据科学和机器学习社区平台，提供关于数据科学、机器学习和人工智能的教程、文章和竞赛。

    6. AI Weekly

      • AI Weekly 是一个每周发布AI领域相关新闻和文章的电子邮件通讯，涵盖了人工智能的各个方面，包括技术进展、应用案例和行业趋势。

    对于领域内 state of art 模型的对比，以下几个社区可能会符合你的需求：

    1. Hugging Face

      • Hugging Face 是一个以自然语言处理（NLP）为主题的社区平台，致力于提供开源的NLP模型、工具和数据集。在 Hugging Face 社区，你可以找到各种 NLP 模型的对比和评估，以及相关的最新动态。

    2. Papers with Code

      • Papers with Code 是一个专注于提供最新研究论文和相应开源代码的平台。他们致力于将研究成果和代码相结合，帮助研究者更好地理解和复现最新的 state of the art 模型。

    3. 机器之心SOTA！模型 (jiqizhixin.com)

    4. OpenReview

      • OpenReview 是一个提供学术会议论文评审和讨论的开放式在线平台。在这里你可以找到各种领域内的最新研究论文，以及模型的对比和评价信息。

    5. Model Zoo

      • Model Zoo 是一个开源模型仓库，收集了各种领域内的最新模型和其对应的开源代码，方便研究者和开发者进行模型对比和使用。

    6. State of the Art AI

      • State of the Art AI 是一个提供各种领域内最新模型和技术的综述和评估的平台，帮助用户了解当前的技术前沿和选择适合的模型。

    eu(k+1)=σ(W1eu(k)+∑i∈Nu1∣Nu∣∣Ni∣(W1ei(k)+W2(ei(k)⊙eu(k)))),ei(k+1)=σ(W1ei(k)+∑u∈Ni1∣Nu∣∣Ni∣(W1eu(k)+W2(eu(k)⊙ei(k)))),\begin{gathered} \mathbf{e}_{u}^{(k+1)} =\sigma\biggl(\mathbf{W}_{1}\mathbf{e}_{u}^{(k)}+\sum_{i\in\mathcal{N}_{u}}\frac{1}{\sqrt{|N_{u}||N_{i}|}}(\mathbf{W}_{1}\mathbf{e}_{i}^{(k)}+\mathbf{W}_{2}(\mathbf{e}_{i}^{(k)}\odot\mathbf{e}_{u}^{(k)}))\biggr), \\ \mathbf{e}_{i}^{(k+1)} =\sigma\Bigl(\mathbf{W}_{1}\mathbf{e}_{i}^{(k)}+\sum_{u\in{\mathcal N}_{i}}\frac{1}{\sqrt{|N_{u}||N_{i}|}}(\mathbf{W}_{1}\mathbf{e}_{u}^{(k)}+\mathbf{W}_{2}(\mathbf{e}_{u}^{(k)}\odot\mathbf{e}_{i}^{(k)}))\Bigr), \end{gathered}