介绍 fasttransform，一个 Python 库，通过多重分派的力量，使数据转换可逆且可扩展。
计算病理学基础模型的友好介绍
fast.ai 加入 Answer.AI，我们将推出一种全新的教育体验，“如何用代码解决问题”
评论家说我和我丈夫的育儿方式是错的。
Answer.AI 是一种新型人工智能研发实验室，基于基础研究突破创造实用的终端用户产品。
我们在微调 LLMs 时发现了一种不寻常的训练模式。起初我们以为是错误，但现在我们认为这表明 LLMs 可以有效地从单个例子中学习。
将人工智能伦理从可解释性和公平性推向赋能和正义
模型许可与监控可能会通过以不可持续的方式集中权力而适得其反
技术史表明，最大的风险并非来自技术本身，而是来自控制技术的人
Mojo 是一种基于 Python 的新编程语言，它解决了 Python 的性能和部署问题。
我们发布了新课程，包含超过 30 小时的视频内容。
语言是限制也是解放的源泉。GPT 4 通过赋予我们无限的语言访问能力，将这一理念推向极致。
去年，我被一个新的主题深深吸引，这种感觉是我自第一次接触机器学习以来从未有过的
作为新课程的特别提前预览，《面向程序员的实用深度学习》第二部分 (2022) 中的 4 个视频已发布。
《面向程序员的实用深度学习》第二部分 (2022) 现已开放报名。fast.ai 社区贡献者、开源开发者和多元化领域的学者可申请奖学金。
面向程序员的实用深度学习 第二部分, 2022
在 2020 年之前，我们从未想过在家教育，而现在我们已经长期致力于此。
以前，在 Jupyter 中使用 git 可能会产生冲突并破坏笔记本。使用 nbdev2，这个问题已经完全解决。
我们最喜欢的软件工程效率工具——nbdev，现已使用 Quarto 重写
fast.ai 最受欢迎课程的全新重写，历时两年完成。
在 2022 年 11 月至 1 月准备一篇关于口罩有效性的论文时所做的笔记。我之前关于此主题的论文写于 2020 年 4 月，并发表在《美国国家科学院院刊》上
沿着人工智能伦理中任何看似定量的问题（例如确定贷款申请评分软件是否存在种族偏见或评估 YouTube 的推荐系统）深入探究，很快就会引出一系列定性问题。不幸的是，计算机科学家和社会科学家之间常常存在巨大隔阂，彼此之间存在过度简化的假设和根本性的误解。
在西方，我们对伤害的理解很大程度上根植于个体在某个特定时刻因特定行为受到伤害。然而，算法系统造成的伤害往往是集体性和社区性的。
许多文化因素、误解、刻板印象和障碍使人们对数学望而却步。
澳大利亚专家就数据科学伦理的一系列主题进行的闪电演讲，包括医学中的机器学习、可解释性、原住民主导的人工智能以及政策的作用
虽然数据公益项目很有用，但也有需要避免的陷阱。
当我们低估数据工作、在并非为此目的收集数据的背景下使用数据，或者忽略人类在数据科学流水线中的关键作用时，数据科学和机器学习项目可能会出现灾难性的错误。
所有获批的 SARS-CoV-2 疫苗都利大于弊。AZ 和 JJ 疫苗极罕见的 VITT 风险并非由刺突蛋白引起，而很可能是由于其配方的细节所致。
统计检验需要与适当的数据和研究设计相结合才能得出有效结果。最近一篇关于儿童长新冠的综述论文提供了一个很好的例子，说明研究人员如何在此方面出错。我们使用因果图分解问题并说明错误所在。
从 COVID-19 到艾滋病研究，再到长期错误地认为女性疾病是心身疾病的历史，我们一次又一次地看到，医学，就像所有科学一样，是政治性的。
致《纽约客》编辑的信，关于其近期长新冠文章中对自杀的不负责任描述、未披露的财务利益冲突以及遗漏相关医学研究和历史背景的问题
通过使用更好的口罩、监测和改善室内空气质量以及推广快速检测，我们可以迅速遏制澳大利亚新南威尔士州 (NSW) 和维多利亚州目前的疫情。如果我们未能做到这一点，并在 80% 的澳大利亚人接种疫苗之前开放，可能会导致数万人死亡，以及数十万儿童患上可能持续数年的慢性疾病。
你可以在口罩、家用中央空调和风扇中使用过滤器来净化室内空气。
我们将发布《面向程序员的实用深度学习 (2020)》、fastai v2、fastcore 和 fastgpu。
为庆祝 fast.ai 于 8 月 21 日发布新课程、书籍和软件库，我们特此公布 PyTorch 联合创始人 Soumith Chintala 为本书撰写的前言
fast.ai 和旧金山大学数据学院提供的免费在线课程，涵盖虚假信息、偏见与公平、伦理基础、实用工具、隐私与监控、硅谷生态系统和算法殖民主义。
如果没有符合人体工学的设置，长时间工作可能会对你的背部、颈部和手腕造成永久性损伤。学习如何在家里以较低成本创建一个这样的设置。
自制口罩不仅是为了保护你周围的人。它们也能保护你自己，但材料和贴合度非常重要。根据最新研究了解哪些材料有效。
SARS-CoV-2 不会悬浮在空气中。它以大飞沫形式排出，布口罩很容易就能捕捉到。
旧金山大学应用数据伦理中心迎来了第一批研究学者。
佩戴口罩可以减少感染者传染的人数，因为它能减少说话时喷出的飞沫数量约 99%
大多数科学证据指向同一个方向：管好你的飞沫——戴口罩
在 CADE 科技政策研讨会上，地方政府成员、活动家、研究人员和业界人士分享了关于如何理解政府使用技术的用途、风险和机遇的观点。
香港 STEM 教师发起的一项倡议，旨在为社区制作可重复使用的口罩，由社区制作，服务社区
在 CADE 科技政策研讨会上，专家 Renee DiResta 和 Guillaume Chaslot 就虚假信息发表了演讲，包括使其病毒式传播的动态以及解决虚假信息的尝试。
在 CADE 科技政策研讨会上，Y-Vonne Hutchinson 谈到了科技在助长大规模暴行中的作用，Catherine Bracy 则强调了同情心和集体行动的必要性。
当政府考虑在公共场所使用新技术时，会引发对弱势群体监控、意想不到的后果以及潜在滥用等问题。在做出这些决策时，需要牢记一些原则，以更健康、更负责任的方式行事。
4 部分系列概述，解释如何在无需编码的情况下托管自己的博客
使用 Jupyter Notebooks 和 fast_template，我们可以轻松分享文章、代码、表格、图表等！
我们演示了如何使用 fast_template 特殊的“截图”功能获取高分辨率截图
使用 GitHub Pages，你可以将博客与电脑同步，并使用 MS Word 或 Google Docs 撰写文章
一种简单免费的方法，使用完全基于浏览器的界面满足你所有的博客需求
使用自然存在于输入数据中的标签预训练模型，而不是使用外部标签
创建有用的数据项目不仅仅是训练一个准确的模型
nbdev 是一个 Python 编程环境，允许你在 Jupyter Notebooks 中创建完整的 Python 包，包括测试和丰富的文档系统
CADE 成立三个月后，了解我们一直在做什么以及如何参与进来。
不假思索地优化指标可能导致各种严重危害，而当前大多数人工智能方法正是如此。
关于监控的 8 个重要真相
使用 delegates 装饰器和 GetAttr 修复委托问题
delegates
GetAttr
旧金山大学正在启动应用数据伦理中心，Rachel Thomas 将担任新中心的主任。
fast.ai 最新课程是《代码优先的自然语言处理入门》。课程融合了传统的 NLP 技术、最新的深度学习方法和紧迫的伦理问题。
今天我们发布了新课程《从基础开始学习深度学习》，该课程展示了如何从零开始构建最先进的深度学习模型。
