追随趋势的前 20 名人工智能新闻和博客网站排名

这些网站就像指南针一样，引导我们了解人工智能领域的最新突破、前沿研究和发人深省的讨论。 从知名专家到热情的爱好者，他们提供了一个分享见解和塑造这一快速发展技术的未来的平台。

专业技巧
1. 增强你的人工智能知识 学习 AI 的 10 多个顶级博客 在2023
2. 及时了解情况并保持领先 十大加密货币新闻网站和博客 将于 2023 年跟进。
3. 保护您的在线互动并享受无缝沟通 顶级VPN提供商.

准备好沉浸在一个创新无止境的世界中。

1. OpenAI 博客

OpenAI 是著名的人工智能研究机构。 他们于 2015 年开始，得到了诸如 伊隆麝香. OpenAI的目标是让AI造福所有人。 这 OpenAI 博客上有关于他们正在做的事情的精彩更新。

在博客上，他们谈论了诸如教人工智能通过学习变得更好以及让人工智能从文字创建图片等事情。 他们还比较和测试大型人工智能模型。 该博客帮助我们了解他们正在使用人工智能做什么，例如 GPT-3 用于像人一样说话，DALL-E 2 用于拍照。

OpenAI 分享他们的发现，这让人工智能变得更好。 他们正在推动人工智能 GPT-3 做令人惊奇的事情。 所以，如果你想了解人工智能及其相关内容 OpenAI 是的，查看他们的博客。

优点:

• 它告诉我们人工智能的最新动态。
• 它来自顶级 AI 团队，所以你知道它很好。
• 该博客组织得很好，因此您可以轻松找到东西。
• 他们解释困难的事情，这样任何人都可以理解。
• 他们为各种读者提供不同类型的内容。

缺点:

• 有些人可能觉得太难理解了。
• 他们不按既定时间表发布。
• 有些帖子确实又长又深。

2.DeepMind博客

DeepMind 是一家领先的人工智能研究公司，于 2014 年被 Alphabet Inc. 收购。他们的科学家在游戏程序、蛋白质折叠预测和量子计算等领域取得了突破。 DeepMind 博客提供了他们的进展的精彩一瞥。

从AlphaFold革命性的蛋白质折叠模型到MuZero超人的游戏能力，DeepMind的成就令人瞩目。 他们的博客通过解释关键研究论文和描述人工智能系统开发的帖子来记录这些创新。

主题涵盖强化学习、 神经网络、机器人、医疗保健应用等等。 这些帖子平衡了技术深度和可访问性，为读者提供了有关 DeepMind 贡献的宝贵观点。 作为人工智能创新的主要力量，DeepMind 的博客对于了解其著名工作的最新动态是不可或缺的。

优点：

• 提供有关人工智能最新发展和研究的见解。
• 来自该领域领先组织之一的人工智能研究提供了独特的视角。
• 该博客包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业知识水平的读者可以轻松阅读。
• 新闻 包括技术和非技术内容的混合，使其吸引了广泛的读者。
• 该博客包含人工智能以外主题的帖子，例如神经科学和伦理学。

缺点：

• 对于某些读者来说，该博客可能过于技术性。
• 发帖频率可能不规律。
• 对于想要快速了解某个主题的读者来说，某些帖子可能太长或太详细。

3. TNW（The Next Web）人工智能部分

TNW（下一个网络） 是一份涵盖最新技术、商业和创新领域的领先在线出版物。 他们专门的人工智能部分提供了整个人工智能领域的新闻和发展的大量报道。

TNW 的人工智能帖子范围从对该领域领导者的采访到 最新研究论文分析 以及公司产品。 他们的作者将复杂的主题提炼成引人入胜、可读的文章，重点关注现实世界的影响。 最近的文章探讨了自然语言处理的进展、人工智能伦理问题以及医疗保健、金融和交通等领域的新兴应用等主题。

作为一份紧扣脉搏的科技出版物，TNW 对人工智能趋势的发展提供了及时且富有洞察力的评论。 对于那些希望了解日常 AI 新闻和创新的人来说，TNW AI 部分提供了有用的观点。

优点：

• 提供对人工智能最新趋势的见解。
• 与其他一些博客相比，提供了更容易理解的人工智能新闻视角。
• 这些文章写得很好，引人入胜，读起来很有趣。
• 该网站包含与技术相关的广泛主题的文章，对于那些只对人工智能感兴趣的读者来说非常有用。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。

缺点：

• 这些文章可能不像其他博客上的文章那么深入。
• 对趋势的关注可能意味着一些重要的发展被忽视。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。

4. 马克科技邮报

MarkTechPost 是一本新兴的人工智能和技术出版物，主要介绍整个技术领域的新闻、分析、观点和发展。MarkTechPost 成立于 2021 年，旨在为消费者和企业受众提供及时的技术报告和见解。 他们的报道探讨了人工智能、5G、自动驾驶汽车、物联网、云计算、网络安全等领域的创新。

最近的文章探讨了人工智能芯片的进步、机器学习趋势、虚拟宇宙的专家观点以及自动驾驶汽车的发展等主题。 MarkTechPost 平衡了技术故障、业务影响和总体预测。

对于有兴趣追踪动态最新里程碑的领导者和爱好者 科技部门，MarkTechPost 提供了一个信息丰富的有利位置。 他们的广阔视野捕捉了前沿突破和实际应用。

优点：

• 及时报道最新情况 科技创新 和趋势
• 提供全局分析和预测
• 为普通观众分解复杂的主题
• 涵盖一系列技术领域的发展
• 提供涵盖消费者和企业的视角

缺点：

• 作为较新的出版物，缺乏竞争对手的声誉
• 所有文章的写作质量尚未一致
• 某些作品可能缺乏深度分析
• 与评论相比，原创报道有限
• 对科技行业专业人士和爱好者之外的吸引力较小

5. 复制品

Replika 是一个人工智能系统，可以模仿人类用户创建个性化的聊天机器人伴侣。 Replika 博客提供了他们正在进行的专注于情商的人工智能研究的精彩一瞥， 深入学习，以及人机通信。

帖子详细介绍了他们的实验 训练人工智能模型 共情能力和对话能力。 他们的团队分享了对挑战的见解，例如开发具有独特个性的聊天机器人以及为机器人提供常识知识。 Replika 的文章还探讨了用户与人工智能聊天伙伴交友和倾诉的体验。

对于那些对人工智能进步的人类方面感兴趣的人来说，Replika 的博客提供了发人深省的观点。 他们开发具有情感意识和对话技能的机器人，推动了人工智能应用在关系、 心理健康， 超越。

优点：

• 为心理健康提供安全和支持性的空间。
• 提供一系列引人入胜的活动来探索你自己和你的个性。
• 提供个性化的辅导支持。
• 通过人工智能驱动的对话和持续学习提供独特的个性化体验。
• 提供隐私。

缺点：

• 一些用户报告了隐私问题。
• 客户支持薄弱。
• 一些用户报告了糟糕的客户体验和评论。

6. 人工智能周刊

由 deeplearning.ai 发布， 人工智能周刊 是一份受欢迎的时事通讯，每周都会策划和分析最重要的人工智能新闻。 他们的问题简洁而深刻，汇集了涵盖机器学习、神经网络、自然语言处理、机器人等人工智能子领域的重要头条新闻、关键进展和有影响力的创新。

《AI Weekly》将繁忙的 AI 领域中最重要的事件和进展浓缩为方便的每周摘要。 他们的作者还提供原创报道和评论，以了解最新更新的背景。 此外，他们还分享新的教育资源、研究论文和即将举行的行业活动。

对于希望每周高效了解 AI 最新动态的忙碌专业人士来说，《AI Weekly》提供了宝贵的知识优势。 他们的敏锐策划提炼出了最重要的人工智能新闻。

优点：

• 每周提供有关人工智能和机器学习的人工智能新闻和资源。
• 该时事通讯是免费的，您可以订阅它而不必担心垃圾邮件。
• 该时事通讯涵盖了人工智能的最新进展，每周精选必读文章。

7. 分析维迪亚

分析维迪亚 是一个专门为数据科学专业人士创建的流行平台，拥有出色的人工智能和机器学习博客。 他们的帖子提供实用技巧、教程和行业见解，旨在帮助 数据科学家 扩展他们的技能和知识。

Analytics Vidhya 的博客涵盖神经网络、NLP、计算机视觉、PyTorch、TensorFlow 等主题。 作者包括工作 数据科学家 他们分享经验驱动的最佳实践和经验教训。 许多文章提供了实践指导，例如构建深度学习模型的分步教程。

除了技术“操作方法”内容外，Analytics Vidhya 还提供有关数据科学、职业发展、新兴行业趋势和相关新闻的观点。 对于希望提升专业知识的数据科学家来说，Analytics Vidhya 的人工智能博客直接从该领域的同行那里提供了非常有用的指导。

优点：

• 为数据科学家提供实用的技巧和指南。
• 与其他一些博客相比，提供了更容易理解的人工智能新闻视角。
• 这些文章写得很好，引人入胜，读起来很有趣。
• 该网站包含与数据科学和机器学习相关的各种主题的文章，对于那些只对人工智能感兴趣的读者来说非常有用。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。

缺点：

• 文章可能不会 5 与其他博客上的内容一样深入。
• 对数据科学的关注可能意味着人工智能其他领域的一些重要发展被忽视。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。

8. 麻省理工学院新闻

作为麻省理工学院（MIT）的官方出版物， 麻省理工学院新闻 提供关于世界领先科学机构之一的最新研究和发展的精彩报道。 他们的人工智能报告重点介绍了麻省理工学院人工智能社区的关键工作和创新。

帖子记录了麻省理工学院研究人员在医疗保健应用的深度学习技术、识别人体姿势的人工智能系统以及更好地促进人机协作的算法等领域的最新进展。 通过新闻报道直接了解麻省理工学院实验室的开创性工作，为人工智能进展提供了宝贵的前沿视角。

麻省理工学院新闻还收录了专家对重要人工智能问题的富有洞察力的评论。 他们深入的人工智能文章分析了复杂的主题和概念，为公众理解做出了重大贡献。 麻省理工学院新闻为那些有兴趣跟踪前沿人工智能研究的人提供独家前排访问。

优点：

• 提供有关以下方面的见解 6测试人工智能的发展和研究。
• 来自该领域领先学术机构之一的人工智能研究提供了独特的视角。
• 该网站包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业水平的读者都可以访问。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。
• 该网站包含有关人工智能以外主题的文章，例如机器人和计算机科学。

缺点：

• 对于某些读者来说，该博客可能过于技术性。
• 对学术研究的关注可能意味着工业界的一些重要发展被忽视。
• 对于想要快速了解某个主题的读者来说，某些帖子可能太长或太详细。

9. 顶级机器人

热门 专门关注应用人工智能，目标是帮助企业领导者了解人工智能如何改变他们的组织。 他们的内容涵盖人工智能新闻、教育资源和以现实世界人工智能用例和实现为中心的业务分析。

文章探讨了利用机器学习进行营销、使用人工智能聊天机器人进行客户服务以及自动化数据分析的商业价值等主题。 TOPBOTS 还为战略性实施人工智能解决方案提供指导。 他们的案例研究提供了一些组织已经在数据处理、项目管理和人力资源等领域从人工智能中受益的例子。

对于对人工智能商业潜力感兴趣的高管和从业者来说，TOPBOTS 提供了非常有价值的观点。 他们敏锐的分析和以业务为中心的报道为在企业界成功应用人工智能提供了有用的见解。

优点：

• 提供有关人工智能如何在不同行业和领域使用的见解。
• 从商业角度提供人工智能研究的独特视角。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。
• 该网站包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业水平的读者都可以访问。
• 该网站包含一系列内容格式，包括文章、播客和网络研讨会。

缺点：

• 这些文章可能不像其他博客上的文章那么深入。
• 对商业应用的关注可能意味着人工智能其他领域的一些重要发展被忽视。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。

10.谷歌人工智能博客

作为人工智能研发的领导者，谷歌在人工智能方面的贡献和创新是巨大的。 官方 Google AI博客 直接提供来自科技巨头人工智能团队的有趣更新。

帖子强调了重要的研究里程碑，例如通过话语改进对话式人工智能、推进强化学习算法以及使用深度学习来预测地震余震位置。 谷歌的人工智能研究人员还分享了详细介绍他们工作的技术论文。

该博客让我们一睹谷歌在跨产品应用人工智能方面的进展，例如 谷歌搜索、谷歌地图、Gmail 等等。 对于那些对世界人工智能超级大国之一的人工智能开发和应用感兴趣的人来说，谷歌的人工智能博客是一个很有启发性的资源。

优点：

• 提供有关人工智能最新发展和研究的见解。
• 来自该领域领先组织之一的人工智能研究提供了独特的视角。
• 该博客包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业知识水平的读者可以轻松阅读。
• 该博客混合了技术和非技术内容，吸引了广泛的读者。
• 该博客包含有关人工智能以外主题的帖子，例如机器学习和计算机科学。

缺点：

• 对于某些读者来说，该博客可能过于技术性。
• 对谷歌研究的关注可能意味着人工智能其他领域的一些重要发展被忽视。
• 对于想要快速了解某个主题的读者来说，某些帖子可能太长或太详细。

11.快速人工智能

快速人工智能 是一家非营利性人工智能研究机构，致力于让深度学习变得更容易获得。 除了课程和其他资源之外，fast.ai 还提供 人工智能博客 为更大的深度学习社区提供有用的指导和观点。

帖子涵盖计算机视觉、自然语言处理、表格数据、协作过滤等主题，探索跨领域有效应用深度学习的技术。 Fast.ai 的作者通过适合初学者的解释和现实世界的示例阐明了复杂的技术概念。

对于希望进一步发展技能的 AI/ML 从业者来说，fast.ai 的博客提供了由经验丰富的深度学习专家策划的宝贵教程、培训技巧和学习建议。 他们对人工智能知识民主化的热情让专业人士和学生都受益匪浅。

优点：

• 实践学习：Fast.ai 课程强调实践、实用的深度学习，使其可供更广泛的受众使用，包括那些之前在该领域经验有限的人。
• 自动化：Fast.ai 集成了模型架构选择、预处理和训练参数的自动化，简化了深度学习过程并减少了手动工作。
• 效率：学生和从业者可以从 Fast.ai 的高级组件中受益，从而能够快速获得标准深度学习领域的最先进结果。
• 社区和资源：Fast.ai 拥有强大的在线社区，并提供充足的资源，包括论坛、文档和预训练模型，促进协作和学习。
• 成本效益：与其他一些深度学习课程相比，Fast.ai 以其成本效益高且适合更广泛的受众而闻名。

缺点：

• 缺乏正式性：如果有些人更喜欢结构化和正式的深度学习教育，他们可能会发现 Fast.ai 的非正式教学风格是一个缺点。
• 主题有限：虽然 Fast.ai 涵盖了基本的深度学习主题，但它可能不会像其他课程或资源那样深入研究专业领域。
• 学习曲线：课程的快节奏性质对初学者来说可能具有挑战性，需要奉献精神和承诺才能跟上内容。

12.人工智能趋势

AI趋势 是一份在线出版物，提供深入的人工智能新闻报道、行业专家访谈以及技术和业务发展分析。 他们广泛而深入的报告探讨了人工智能如何影响从金融和医疗保健到交通和娱乐的各个方面。

最近的文章涵盖了流程自动化进步、人工智能硬件创新、药物发现中的机器学习以及聊天机器人的演变等主题。 AI Trends 还从其 AI Today 播客中汇编了最受欢迎的文章和剧集。 他们的内容提供了有关人工智能不断发展的详细且易于理解的见解。

对于那些从技术和商业角度寻求涵盖主要人工智能趋势的权威来源的人来说，人工智能趋势是一个绝佳的选择。 他们广泛的行业分析让读者了解最新情况并利用新兴机会。

优点：

• 及时了解人工智能研究和应用的最新进展。
• 了解可以帮助您改进工作的新工具、技巧和技术。
• 深入了解人工智能如何在不同行业和领域中使用。
• 发现与该领域其他专业人士合作和建立联系的新机会。

缺点：

• 当谈到人工智能新闻和趋势时，很难将炒作与现实区分开来。
• 有些来源可能存在偏见或不可靠，因此在采取行动之前验证信息非常重要。
• 阅读太多有关人工智能的内容可能会让人不知所措，并导致信息过载。
• 跟上该领域快速变化的步伐可能具有挑战性。

13.渐变

渐变色 提供有关突破性人工智能研究论文和技术的专家分析。 他们的深入文章将复杂的技术概念转化为好奇的人工智能爱好者可以理解的引人入胜的概述。

最近的文章探讨了生成人工智能的趋势、计算机视觉的变压器网络、无奖励的强化学习以及少样本学习的进展等主题。 Gradient 的贡献者包括致力于尖端创新的 AI/ML 研究人员和工程师。

梯度为寻求加深人工智能知识的技术专业人士提供了宝贵的视角。 他们的见解源自探索人工智能不断变化的前沿领域的第一手经验。 读者可以接触到他们可能会错过的突破。

优点：

• 及时了解人工智能研究和应用的最新进展。
• 了解可以帮助您改进工作的新工具、技巧和技术。
• 深入了解人工智能如何在不同行业和领域中使用。
• 发现与该领域其他专业人士合作和建立联系的新机会。

缺点：

• 当谈到人工智能新闻和趋势时，很难将炒作与现实区分开来。
• 有些来源可能存在偏见或不可靠，因此在采取行动之前验证信息非常重要。
• 阅读太多有关人工智能的内容可能会让人不知所措，并导致信息过载。
• 跟上该领域快速变化的步伐可能具有挑战性。

14.同步

同步的 是由人工智能安全和研究初创公司 Anthropic 运营的人工智能出版物。 他们的核心重点是通过每日新闻报道、翻译的中文研究摘要和分析来突出人工智能研究的最新进展。

Synced 密切跟踪来自领先学术会议和期刊的新兴论文。 他们的帖子分析了自然语言处理、计算机视觉、 预测模型、机器人技术等等。 通用人工智能等部分探索未来领域。

Synced 每天快速报告全球人工智能突破和趋势，是努力保持领先地位的研究人员和专业人士的理想选择。 读者可以获得对可能激发他们自己的项目灵感的前沿工作的宝贵认识。

优点：

• 提供有关人工智能最新发展和研究的见解。
• 从商业角度提供人工智能研究的独特视角。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。
• 该网站包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业水平的读者都可以访问。
• 该网站包含一系列内容格式，包括文章、播客和网络研讨会。

缺点：

• 这些文章可能不像其他博客上的文章那么深入。
• 对研究论文的关注可能意味着人工智能其他领域的一些重要发展被忽视。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。

15.人工智能业务

人工智能业务 专门针对专注于利用人工智能变革潜力的高管、战略家和商业领袖。 他们的报道通过新闻报道、案例研究、分析等探索人工智能的商业应用和影响。

帖子探讨了零售、制造、金融服务和医疗保健行业的人工智能采用趋势。 现实世界的例子凸显了公司从实施人工智能解决方案中获得的切实好处。 AI Business 还提供以下主题的指导： 风险管理和道德人工智能 设计。

对于寻求可行的 AI 见解的商业受众，AI Business 提供了明确的相关观点。 他们敏锐的分析使读者能够在其组织中成功应用人工智能。

优点：

• 提供有关人工智能如何在不同行业和领域使用的见解。
• 从商业角度提供人工智能研究的独特视角。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。
• 该网站包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业水平的读者都可以访问。
• 该网站包含一系列内容格式，包括文章、播客和网络研讨会。

缺点：

• 这些文章可能不像其他博客上的文章那么深入。
• 对商业应用的关注可能意味着人工智能其他领域的一些重要发展被忽视。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。

16.O'Reilly 人工智能博客

奥赖利媒体 长期以来一直是技术见解的宝贵来源，他们的人工智能博客提供了专注于人工智能的发人深省的文章和想法。 他们的不同贡献者通过跨越人类、商业和社会视角的不同视角探索人工智能的可能性。

帖子探讨了思维本质等哲学问题、人工智能对工作的影响等热门辩论，以及情感人工智能和量子机器学习等新兴技术领域。 奥莱利的广泛报道揭示了人工智能的广泛范围。 他们独特的观点将思维延伸到日常新闻之外。

O'Reilly 的人工智能博客为寻求接触新人工智能概念和框架的创新者提供精神滋养。 不拘一格的视角让人工智能能够通过多样化、富有洞察力的窗口取得进展。

优点：

• 丰富的信息来源：像 O'Reilly AI 博客这样的博客通常提供有关 AI 和 ML 主题的深入且最新的信息，这对于在快速发展的领域中保持信息非常有价值。
• 免费访问：许多博客，包括 O'Reilly AI 博客，都提供对其内容的免费访问，使其可供广大受众访问。
• 多元化的观点：博客通常包含不同专家的贡献，让您从不同的观点和经验中获得见解。
• 实用见解：博客可能包括实用技巧、案例研究和现实示例，帮助您在工作中应用人工智能和机器学习概念。
• 社区参与：您经常可以通过评论和讨论与作者和其他读者互动，培养社区意识并向他人学习。

缺点：

• 质量参差不齐：并非所有博客都保持相同的质量或准确性水平。 验证来自信誉良好的来源的信息非常重要，因为可能存在错误或过时的内容。
• 信息量巨大：博客上的信息量可能非常巨大，因此很难过滤并找到最相关的内容。
• 缺乏结构化学习：博客通常提供单独的文章或帖子，可能不提供用于综合学习的结构化课程。
• 有限的互动性：虽然您可以经常发表评论和参与讨论，但博客可能无法提供互动学习体验或实践练习。

17.KDnuggets

自1993年以来一直坚定不移， 掘金队 几十年来，它一直是数据专业人士的重要目的地，提供新闻、分析、资源，更专注于分析、数据挖掘、数据科学、机器学习和人工智能。 他们的人工智能内容为实用工具和新兴发展提供了宝贵的视角。

KDnuggets 通过新闻更新分享最新公告，例如新技术和软件版本。 但他们还提供原创报告和评论来综合关键趋势，例如人工智能与大数据和云分析的日益融合。 他们的网络研讨会和教程也提供了有用的学习机会。

对于希望将人工智能与分析集成的数据领导者来说，KDnuggets 仍然是值得信赖的来源。 他们的长寿归功于他们始终如一的消除噪音并提供精明的人工智能见解的能力。

优点：

• 提供与数据科学、机器学习和人工智能相关的广泛资源。
• 从商业角度提供人工智能研究的独特视角。
• 该网站包含与人工智能相关的技术和非技术主题的文章。
• 该网站包含对复杂主题的详细解释，使具有不同技术专业水平的读者都可以访问。
• 该网站包含一系列内容格式，包括文章、播客、网络研讨会等。

缺点：

• 这些文章可能不像其他博客上的文章那么深入。
• 对于正在寻找更多技术信息的读者来说，有些文章可能过于基础。
• 某些资源可能需要订阅或付款。

18. 智慧发挥作用

智慧工程 是一本人工智能和技术出版物，其使命是探索技术进步对人类更深层的影响。 Wisdom Works 于 2020 年推出，针对人工智能、自动化、生物技术和其他指数技术的创新如何影响社会提供深思熟虑的分析和讨论。 他们的报道平衡了乐观和担忧，旨在进一步激发集体智慧来应对变革。

文章涉及诸如工作的未来、算法的伦理、技术对心理健康的影响、超人类主义等主题。 Wisdom Works 收录了哲学家、伦理学家、技术专家和其他专家对以人为本的技术开发的观点。

对于寻求对新兴技术的风险和回报进行衡量的洞察力的领导者，Wisdom Works 提供了对人为因素的共振分析。 他们的新闻和更永恒的评论相结合，提供了超越最新头条新闻的宝贵背景。

优点：

• 对技术对人类影响的发人深省的分析
• 深入研究新技术的道德问题
• 以哲学和智慧为焦点的技术变革
• 为跨学科的专家思想家提供声音
• 平衡对科技发展轨迹的乐观和担忧

缺点：

• 不定期文章发表时间表
• 除了对技术哲学感兴趣的人之外，吸引力较小
• 可能忽视积极的商业和社会影响
• 经常提出问题而不提出解决方案
• 一些长篇思考文章的密度

19.走向人工智能

迈向AI 是一个开放的文章、教程和讨论平台，致力于让人工智能概念为所有人所理解和使用。 TowardsAI 于 2019 年推出，其中包含全球机器学习从业者社区发布的帖子，分享他们的知识和项目。 内容涵盖创建机器学习系统的实践编码教程以及人工智能进步的高级解释。

最近的文章涵盖了变压器网络、强化学习算法、计算机视觉技术、GAN 模型等主题。 TowardsAI 的社区驱动方法在提供基本的人工智能教育的同时，还提出了独特的观点。

对于希望提高人工智能应用技能的开发人员和学生来说，TowardsAI 直接从实践机器学习的同行那里提供实用指导。 他们的实践内容旨在实现全球人工智能专业知识的民主化。

优点：

• 活跃的贡献者社区分享人工智能见解
• 实用、以代码为中心的教程和解释
• 涵盖广泛的机器学习主题
• 经常发表新文章
• 开放获取教育使命

缺点：

• 作者专业知识和写作质量不一致
• 不断增长的存储库结构混乱
• 通常缺乏基础知识以外的深度
• 帖子之间的重叠和重复
• 狭隘地关注 ML 与通用 AI

20. AWS 机器学习博客

AWS机器学习博客 直接从 Amazon Web Services 提供有关其云产品中机器学习发展的见解。 作为深度投资人工智能的顶级云提供商，亚马逊分享了他们最新的机器学习功能、案例研究和用户指南。 主题涵盖 SageMaker、DeepComposer、DeepLens、Forecast 等工具，以及通过对象识别、语言处理、聊天机器人和预测分析等服务应用的更多工具。

帖子重点介绍了自动化机器学习、深入的技术解释以及利用 AWS AI 实现业务解决方案的客户成功案例等新功能。 对于利用 AWS 云进行机器学习的开发人员和企业，他们的博客提供及时且相关的更新。

优点：

• 直接来自顶级人工智能云提供商
• 及时更新新的 AWS 机器学习功能
• 使用 AWS 实施 ML 的技术指南
• 真实的客户案例和成功案例
• 与 ML 流行的 AWS 服务保持一致

缺点：

• 以 AWS 为中心的、不太笼统的 ML 新闻
• 技术性很强，初学者不太容易上手
• 稀疏的博客发布时间表
• AWS 开发人员/用户之外的吸引力较小
• 促销基调有利于AWS

AI新闻和博客网站对照表

以下是讨论的人工智能新闻和博客网站的比较表，包括链接和常见问题解答：

您的网站	专注焦点	内容	技术深度
OpenAI 博客	OpenAI 研究更新	研究、分析、意见	高
DeepMind 博客	DeepMind 研究	研究、解释、访谈	高
TNW	人工智能新闻与分析	新闻、创新、采访	中
分析维迪亚	数据科学与人工智能	教程、新闻、社区问答	高
麻省理工学院新闻	麻省理工学院研究更新	研究、分析、意见	高
热门	人工智能对业务的影响	业务用例、分析	低
Google AI博客	谷歌人工智能研究	研究、创新、分析	高
AWS 机器学习博客	AWS 机器学习	AWS ML 功能、指南、案例研究	高

常见问题

它们的关注点各不相同，从一般新闻到特定公司的研究。 频率范围从每日发布到每月发布。 有些是针对商业读者而不是技术读者而定制的。

许多专题新闻涉及最新创新、研究论文和专家意见。 技术博客包含深入分析。

技术博客的数据科学家、机器学习工程师。 专注于人工智能应用的网站的商业领袖。 人工智能新闻媒体的一般技术爱好者。

许多人直接来自主要的人工智能研究小组，例如 OpenAI 和 DeepMind。 其他人则在多年的高质量报告中建立了良好的声誉。

结论

AI 领域在不断发展，这 20 个网站为跟踪进展提供了宝贵的见解。 他们迎合各种受众，包括商业领袖、数据科学家、研究人员和爱好者。 通过定期访问这些网站，专业人士和学生可以随时了解最新情况并利用新兴创新。 一系列人工智能新闻和博客确保了对这个快速发展的领域的全面了解。