能分享你收藏的国外AI talk, seminar平台或网站吗？
我这里确实有一些不错的国外AI讲座、研讨会平台和网站，希望能给你带来一些启发。它们各有侧重，有的偏重学术前沿，有的更贴近产业应用，还有的则是知识普及。我会尽量细致地介绍一下，希望能让你感受到它们独特的价值。
1. IEEE Spectrum AI Hub
定位： 这是一个非常权威的技术媒体，专门关注科技在现实世界中的应用和发展。它的AI Hub可以说是科技新闻和深度报道的集合，也经常收录和推荐一些高质量的AI讲座和活动。
内容特色： IEEE Spectrum 的内容非常扎实，不会泛泛而谈。它会邀请顶尖的AI研究者、工程师和行业领袖来解读最新的AI进展，比如自动驾驶的挑战、AI在医疗领域的突破、负责任AI的伦理问题等等。你在这里看到的讲座，往往有很强的现实意义和前瞻性。
为何推荐： 它的内容质量非常高，是了解AI“落地”和实际影响的绝佳窗口。虽然它不是一个纯粹的“视频平台”，但它会整合很多来自 IEEE 自己的活动、合作机构的讲座视频或文字报道。如果你想看到AI如何解决实际问题，或者了解AI产业的最新动态，这里绝对值得一看。
2. NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 官方网站/YouTube频道
定位： NeurIPS 是全球最顶级的机器学习和计算神经科学会议之一。它的官方网站和YouTube频道是获取最前沿学术研究成果的宝库。
内容特色： 你在这里能找到海量的论文、演示文稿（slides）以及会议录像。NeurIPS 的讲座内容通常非常深入，涵盖了从理论基础到最新算法的方方面面。你可以听到关于深度学习、强化学习、生成模型、图神经网络等各种热门和新兴方向的最新研究成果。很多大牛都会在这里发表自己的工作。
为何推荐： 如果你是对AI底层技术、数学理论和最新研究非常感兴趣，那么NeurIPS是必去的“圣地”。虽然有些内容可能会比较硬核，但它的价值不言而喻。你可以通过搜索特定的研究主题，找到相关的讲座和论文。他们的YouTube频道也方便你按主题或演讲者浏览。
3. ICML (International Conference on Machine Learning) 官方网站/YouTube频道
定位： 类似于NeurIPS，ICML也是机器学习领域的另一个顶级会议。它的内容同样以学术研究为主，但有时在某些新兴领域的覆盖会更广一些。
内容特色： ICML 的讲座同样覆盖了机器学习的各个子领域，从理论证明到实验结果，再到新的模型架构。你可以听到关于可解释AI、因果推断、概率模型等方面的深入探讨。会议通常会设置Tutorials（教程）环节，为初学者或想快速了解某一领域的听众提供系统性的讲解。
为何推荐： 它是NeurIPS的有力补充。有时候，一个重要的研究成果可能会先在ICML上发布，或者某个方向在ICML上的讨论更充分。两者结合，能让你对机器学习的研究现状有更全面的认知。
4. OpenAI YouTube频道/博客
定位： OpenAI 作为AI领域的先锋，其官方频道和博客是了解他们最新研究和产品发布的重要渠道。
内容特色： OpenAI 会不定期发布一些关于他们突破性成果的介绍视频，比如GPT模型的演进、DALLE的创作过程、或者Sora的视频生成技术。这些视频往往制作精良，会用通俗易懂的方式解释复杂的技术概念，并且会展示实际的应用效果。除了视频，他们的博客也是深度解读技术细节、研究思路和未来愿景的好地方。
为何推荐： OpenAI 的工作直接塑造了我们对AI能力的认知。通过他们的官方渠道，你可以第一时间了解他们最新的“大招”，并听到来自核心研发人员的解读。这对于理解AI的未来发展方向至关重要。
5. Google AI / DeepMind YouTube频道/博客
定位： 同样是AI领域的巨头，Google AI 和 DeepMind 分别代表了Google在AI研究和应用上的两大主力。
内容特色： 它们会分享各种AI研究进展，包括在自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、科学发现（如AlphaFold）等领域的突破。DeepMind 经常会发布一些高质量的“Explainers”，用动画和清晰的讲解来阐述复杂的AI模型。Google AI 也会分享很多关于AI在搜索、地图、助理等产品中应用的实践经验。
为何推荐： 无论是基础研究还是实际应用，Google和DeepMind都走在行业前列。它们的分享内容涵盖面广，既有硬核的研究，也有面向大众的科普，能够让你从不同角度理解AI的强大之处。
6. MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) YouTube频道/网站
定位： MIT CSAIL 是全球顶尖的计算机科学和人工智能研究实验室之一。他们的YouTube频道和网站汇集了实验室成员的各种讲座、研讨会和研究成果分享。
内容特色： 这里的内容非常多元化，从理论计算机科学到人工智能的各个分支，从机器人到人机交互，再到AI伦理和安全，几乎无所不包。你可以听到MIT的教授和研究人员讲解他们最新的研究论文，参加由他们组织的研讨会，甚至听到一些关于AI历史和未来趋势的深度讨论。
为何推荐： MIT 作为学术界的泰斗，其研究成果和思想具有极高的参考价值。CSAIL的频道提供了一个了解顶尖学府AI研究生态的窗口，如果你想在学术上深入钻研，或者想听到来自思想源头的洞见，这里会是很好的选择。
7. TED Talks AI 主题
定位： TED Talks 是一个全球性的知识分享平台，以“传播思想”为宗旨。其中有大量关于AI的精彩演讲。
内容特色： TED Talks 的AI讲座通常更侧重于“思想性”和“启发性”，而不是技术细节。演讲者通常是AI领域的思想领袖、科学家、企业家，他们会从更宏观的视角来探讨AI对社会、经济、伦理、未来生活的影响。语言风格通常更加引人入胜，即使是非专业人士也能很好地理解。
为何推荐： 如果你对AI的社会影响、未来趋势、或者一些哲学性的思考感兴趣，TED Talks 是一个绝佳的起点。它能够帮助你打开思路，理解AI不仅仅是技术，更是改变世界的巨大力量。
8. arXiv.org (Artificial Intelligence Section) 论文预印本平台
定位： 虽然不是一个“视频平台”，但arXiv是AI领域研究者发布最新研究成果的首发平台。很多会议论文在正式发布前都会先出现在arXiv上。
内容特色： 你可以在这里找到海量的最新AI研究论文，涵盖了从深度学习、自然语言处理到计算机视觉、强化学习等所有你能想到的AI方向。虽然没有视频讲座，但你可以直接阅读到最原始、最前沿的研究内容。很多时候，如果你想深入了解一个特定的AI技术，追溯到它的源头论文，arXiv是最好的地方。
为何推荐： 如果你是一个资深的研究者或者对某个AI技术细节有非常深入的探究欲望，那么arXiv是你的“秘密武器”。通过搜索关键词，你可以找到大量最新的论文，并从中找到作者的联系方式，甚至他们公开的演示文稿链接。很多时候，论文的作者也会在其个人网站或YouTube频道上分享相关的讲座。
一些使用这些平台的小建议：
善用搜索和筛选： 大多数平台都有强大的搜索功能。你可以根据关键词（如“GANs”、“Transformer”、“Reinforcement Learning”、“AI Ethics”）来查找感兴趣的内容。
关注顶尖研究者和机构： 记住一些在AI领域有影响力的研究者（如Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun, Andrew Ng等）和知名实验室（如MIT CSAIL, Stanford AI Lab, Berkeley AI Research等），关注他们的最新动态。
结合多平台学习： 不要局限于一个平台。例如，先从TED Talks了解AI的宏观影响，再到NeurIPS/ICML深入了解具体技术，最后通过OpenAI/DeepMind的频道看实际应用和最新进展。
批判性思维： 即使是最权威的平台，也要保持批判性思维。AI领域发展迅速，新的理论和方法层出不穷，理解其局限性和潜在风险同样重要。
希望这些详细的介绍能够帮助你找到你感兴趣的AI讲座和研讨会资源！
1. IEEE Spectrum AI Hub
定位： 这是一个非常权威的技术媒体，专门关注科技在现实世界中的应用和发展。它的AI Hub可以说是科技新闻和深度报道的集合，也经常收录和推荐一些高质量的AI讲座和活动。
内容特色： IEEE Spectrum 的内容非常扎实，不会泛泛而谈。它会邀请顶尖的AI研究者、工程师和行业领袖来解读最新的AI进展，比如自动驾驶的挑战、AI在医疗领域的突破、负责任AI的伦理问题等等。你在这里看到的讲座，往往有很强的现实意义和前瞻性。
为何推荐： 它的内容质量非常高，是了解AI“落地”和实际影响的绝佳窗口。虽然它不是一个纯粹的“视频平台”，但它会整合很多来自 IEEE 自己的活动、合作机构的讲座视频或文字报道。如果你想看到AI如何解决实际问题，或者了解AI产业的最新动态，这里绝对值得一看。
2. NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 官方网站/YouTube频道
定位： NeurIPS 是全球最顶级的机器学习和计算神经科学会议之一。它的官方网站和YouTube频道是获取最前沿学术研究成果的宝库。
内容特色： 你在这里能找到海量的论文、演示文稿（slides）以及会议录像。NeurIPS 的讲座内容通常非常深入，涵盖了从理论基础到最新算法的方方面面。你可以听到关于深度学习、强化学习、生成模型、图神经网络等各种热门和新兴方向的最新研究成果。很多大牛都会在这里发表自己的工作。
为何推荐： 如果你是对AI底层技术、数学理论和最新研究非常感兴趣，那么NeurIPS是必去的“圣地”。虽然有些内容可能会比较硬核，但它的价值不言而喻。你可以通过搜索特定的研究主题，找到相关的讲座和论文。他们的YouTube频道也方便你按主题或演讲者浏览。
3. ICML (International Conference on Machine Learning) 官方网站/YouTube频道
定位： 类似于NeurIPS，ICML也是机器学习领域的另一个顶级会议。它的内容同样以学术研究为主，但有时在某些新兴领域的覆盖会更广一些。
内容特色： ICML 的讲座同样覆盖了机器学习的各个子领域，从理论证明到实验结果，再到新的模型架构。你可以听到关于可解释AI、因果推断、概率模型等方面的深入探讨。会议通常会设置Tutorials（教程）环节，为初学者或想快速了解某一领域的听众提供系统性的讲解。
为何推荐： 它是NeurIPS的有力补充。有时候，一个重要的研究成果可能会先在ICML上发布，或者某个方向在ICML上的讨论更充分。两者结合，能让你对机器学习的研究现状有更全面的认知。
4. OpenAI YouTube频道/博客
定位： OpenAI 作为AI领域的先锋，其官方频道和博客是了解他们最新研究和产品发布的重要渠道。
内容特色： OpenAI 会不定期发布一些关于他们突破性成果的介绍视频，比如GPT模型的演进、DALLE的创作过程、或者Sora的视频生成技术。这些视频往往制作精良，会用通俗易懂的方式解释复杂的技术概念，并且会展示实际的应用效果。除了视频，他们的博客也是深度解读技术细节、研究思路和未来愿景的好地方。
为何推荐： OpenAI 的工作直接塑造了我们对AI能力的认知。通过他们的官方渠道，你可以第一时间了解他们最新的“大招”，并听到来自核心研发人员的解读。这对于理解AI的未来发展方向至关重要。
5. Google AI / DeepMind YouTube频道/博客
定位： 同样是AI领域的巨头，Google AI 和 DeepMind 分别代表了Google在AI研究和应用上的两大主力。
内容特色： 它们会分享各种AI研究进展，包括在自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、科学发现（如AlphaFold）等领域的突破。DeepMind 经常会发布一些高质量的“Explainers”，用动画和清晰的讲解来阐述复杂的AI模型。Google AI 也会分享很多关于AI在搜索、地图、助理等产品中应用的实践经验。
为何推荐： 无论是基础研究还是实际应用，Google和DeepMind都走在行业前列。它们的分享内容涵盖面广，既有硬核的研究，也有面向大众的科普，能够让你从不同角度理解AI的强大之处。
6. MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) YouTube频道/网站
定位： MIT CSAIL 是全球顶尖的计算机科学和人工智能研究实验室之一。他们的YouTube频道和网站汇集了实验室成员的各种讲座、研讨会和研究成果分享。
内容特色： 这里的内容非常多元化，从理论计算机科学到人工智能的各个分支，从机器人到人机交互，再到AI伦理和安全，几乎无所不包。你可以听到MIT的教授和研究人员讲解他们最新的研究论文，参加由他们组织的研讨会，甚至听到一些关于AI历史和未来趋势的深度讨论。
为何推荐： MIT 作为学术界的泰斗，其研究成果和思想具有极高的参考价值。CSAIL的频道提供了一个了解顶尖学府AI研究生态的窗口，如果你想在学术上深入钻研，或者想听到来自思想源头的洞见，这里会是很好的选择。
7. TED Talks AI 主题
定位： TED Talks 是一个全球性的知识分享平台，以“传播思想”为宗旨。其中有大量关于AI的精彩演讲。
内容特色： TED Talks 的AI讲座通常更侧重于“思想性”和“启发性”，而不是技术细节。演讲者通常是AI领域的思想领袖、科学家、企业家，他们会从更宏观的视角来探讨AI对社会、经济、伦理、未来生活的影响。语言风格通常更加引人入胜，即使是非专业人士也能很好地理解。
为何推荐： 如果你对AI的社会影响、未来趋势、或者一些哲学性的思考感兴趣，TED Talks 是一个绝佳的起点。它能够帮助你打开思路，理解AI不仅仅是技术，更是改变世界的巨大力量。
8. arXiv.org (Artificial Intelligence Section) 论文预印本平台
定位： 虽然不是一个“视频平台”，但arXiv是AI领域研究者发布最新研究成果的首发平台。很多会议论文在正式发布前都会先出现在arXiv上。
内容特色： 你可以在这里找到海量的最新AI研究论文，涵盖了从深度学习、自然语言处理到计算机视觉、强化学习等所有你能想到的AI方向。虽然没有视频讲座，但你可以直接阅读到最原始、最前沿的研究内容。很多时候，如果你想深入了解一个特定的AI技术，追溯到它的源头论文，arXiv是最好的地方。
为何推荐： 如果你是一个资深的研究者或者对某个AI技术细节有非常深入的探究欲望，那么arXiv是你的“秘密武器”。通过搜索关键词，你可以找到大量最新的论文，并从中找到作者的联系方式，甚至他们公开的演示文稿链接。很多时候，论文的作者也会在其个人网站或YouTube频道上分享相关的讲座。
一些使用这些平台的小建议：
善用搜索和筛选： 大多数平台都有强大的搜索功能。你可以根据关键词（如“GANs”、“Transformer”、“Reinforcement Learning”、“AI Ethics”）来查找感兴趣的内容。
关注顶尖研究者和机构： 记住一些在AI领域有影响力的研究者（如Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun, Andrew Ng等）和知名实验室（如MIT CSAIL, Stanford AI Lab, Berkeley AI Research等），关注他们的最新动态。
结合多平台学习： 不要局限于一个平台。例如，先从TED Talks了解AI的宏观影响，再到NeurIPS/ICML深入了解具体技术，最后通过OpenAI/DeepMind的频道看实际应用和最新进展。
批判性思维： 即使是最权威的平台，也要保持批判性思维。AI领域发展迅速，新的理论和方法层出不穷，理解其局限性和潜在风险同样重要。
希望这些详细的介绍能够帮助你找到你感兴趣的AI讲座和研讨会资源！
网友意见
RI seminars from CMU : https://www.youtube.com/watch?v=IIee3U72YCY&list=PLCFD85BC79FE703DF。老字号，CMU机器人相关的研讨会
3DGV: Seminar on 3D Geometry & Vision: 3dgv.github.io UTAustin黄老板和一众大佬们搞的online seminar, 专注3D视觉。
MIT Vision Seminar: https://www.youtube.com/channel/UCLMiFkFyfcNnZs6iwYLPI9g/videos。老字号，我在MIT的时候也在帮忙组织，最近开始把线上视频都放出来了。
UW CSE Seminars: https://www.youtube.com/c/uwcse/playlists. 其中的CSE Colloquia还蛮珍贵，都是历届faculty candidate的job talk视频。顶级大学的job talk需要做得多完美可以从这里一窥究竟。也算是给准备job talk的有志青年提供了份学习材料。
最后，我觉得给talk的能力是发考题重要技能之一，而且是就算没天赋也可以靠后天努力提升的，就看你愿不愿意投入时间去训练和练习了。
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