EleutherAI

EleutherAI网站是一个专注于人工智能开放研究的平台，首页明确其“开放AI运动起点”的定位。网站导航清晰，核心内容分为多个板块：

一、基础信息板块
关于我们：包含“About（机构背景）”“Community（社区参与）”“Staff（团队成员）”页面，介绍机构由来、社区协作方式及团队构成。
联系方式：底部提供邮箱（contact@eleuther.ai）及社交媒体链接，包括Discord（社区交流）、GitHub（代码仓库）、Twitter（动态发布）。

二、研究相关板块
研究方向：“Research”板块下设有四个子方向：
语言建模：聚焦大语言模型的训练与优化。
可解释性：探索模型内部机制，比如通过稀疏自编码器解决神经元多义性问题。
对齐：研究如何让模型行为与人类价值观一致，例如“Direct Principle Feedback”方法解决推理时的可控性问题。
其他模态：涉及非文本模态的AI研究。
具体项目：展示正在进行的研究项目，如“Interpreting Across Time”探索模型训练中属性的演化、“Eliciting Latent Knowledge（ELK）”直接获取模型激活中的潜在知识、“Training LLMs”负责开源大语言模型的训练与发布。

三、成果与动态板块
论文发布：“Papers”页面列出近期成果，比如2024年2月的《Suppressing Pink Elephants with Direct Principle Feedback》（解决推理时的内容可控问题）、《Neural networks learn moments of increasing order》（验证神经网络学习高阶矩的规律），2023年12月的《Sparse Autoencoders Find Highly Interpretable Features in Language Models》（用稀疏自编码器提升模型可解释性）等。
新闻动态：展示近期重要举措，如2025年7月的“Summer of Open Science”（支持入门研究者参与开放科学）、6月的“Common Pile v0.1”（8TB公共领域文本数据集发布）、“EvalEval Coallition”（联合改进语言模型评估体系）。

四、资源板块
Releases：提供模型或数据集的发布信息。
Blog：发布技术文章，比如Common Pile数据集的详细介绍。

整个网站围绕“开放AI研究”核心，通过清晰的结构呈现研究方向、成果与动态，方便用户了解机构工作并参与互动。