开源项目推荐：Awesome AI Safety
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-ai-safety 1. 项目基础介绍及编程语言
Awesome AI Safety 是一个由 Giskard AI 维护的开源项目，该项目旨在收集和整理关于人工智能质量和安全性的论文和技术文章。它提供了一个丰富的资源列表，帮助研究者和开发者了解和学习如何在人工智能系统中实现更高的质量和安全性。该项目主要使用 Markdown 语言编写，便于用户阅读和理解。
2. 项目核心功能
项目的核心功能是提供一个精心策划的资源列表，涵盖以下领域：
- 机器学习任务测试
- 人工智能系统质量保证概述与挑战
- 机器学习测试分数：生产准备和技术债务减少的评分标准
- 可靠的机器学习：在生产中应用SRE原则
- 决策支持系统的变形测试案例研究
- 变形测试调查
- 使用变形测试测试和验证机器学习分类器
- 机器学习解释性：从业者视角下的不一致性问题
- 机器学习解释性框架InterpretML
- 公平回归：定量定义和基于减少的算法
- 学习最优和公平决策树以实现非歧视性决策
- 系统报告机器学习的能量和碳足迹
- 人工智能事件数据库和漏洞数据库
3. 项目最近更新的功能
最近更新的功能包括：
- 添加了新的论文和文章，涉及机器学习模型漂移检测、数据切片、模型验证、自然语言处理模型的行为测试、计算机视觉模型的误差发现和解释、推荐系统的行为测试、时间序列模型等方面的研究。
- 更新了部分现有条目的描述，以提供更精确的信息和更清晰的指导。
- 对项目的结构进行了优化，提高了用户查找相关资源的效率。
Awesome AI Safety 项目的持续更新，为社区提供了宝贵的资源，有助于推动人工智能质量和安全性领域的进步。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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