在快节奏的人工智能（AI）和机器学习领域，及时了解最新的趋势、突破和讨论至关重要。作为互联网的首页，Reddit成为专家和爱好者的中心。这是我们精心挑选的2023年关注的顶级AI和机器学习相关subreddit列表，让您始终保持关注。
r/MachineLearning
这个subreddit专注于机器学习，定期发布技术和引人入胜的帖子和讨论。对于这个拥有超过250万成员的群体来说，有几个基本的行为规则。这是机器学习爱好者必加的群组。
r/artificial
r/artificial是最大的专门讨论人工智能或AI相关问题的subreddit。拥有超过16.7万成员，人们可以在这里找到最新的新闻，实际应用中的AI示例，以及那些从事AI工作或研究的人们的讨论和问题。AI是一个广阔的领域，涉及许多学科和子领域。许多这些子领域也有专门的subreddit。r/artificial涵盖了所有这些内容。它是一个平台，供任何对AI以任何形式进行智能和尊重的讨论感兴趣的人。
r/ArtificialInteligence
r/ArtificialInteligence是最流行的AI subreddit之一，您不需要选择内容标签。这个subreddit拥有超过8.8万成员。您可以加入这个subreddit，了解最新的AI动态。
r/Machinelearningnews
r/machinelearningnews是一个机器学习爱好者/研究者/记者/作者的社区，他们分享有关AI应用的有趣新闻和文章。因为这些内容每天都会发布，并且经过高度审核以避免任何垃圾信息，所以您不会错过任何关于ML/AI/CV/NLP领域的更新。
r/Automate
这个subreddit有超过7.5万成员参与讨论和帖子，专注于自动化。在r/Automate subreddit上可以找到关于自动化、增材制造、机器人、AI以及其他我们开发的技术的讨论。
r/singularity
这个subreddit致力于对一个假设时期的深思研究，即人工智能发展到超越人类的卓越智能程度，从而从根本上改变文明。拥有超过16.1万成员，这个subreddit上的帖子质量和相关性都很高。它涵盖了技术奇点和相关主题的所有方面，比如人工智能（AI）、人类增强等。
r/agi
这个subreddit拥有约1.25万成员，专注于人工通用智能。人工通用智能（AGI）是指能够完成任何人类可以完成的智力工作的机器。这里的帖子定期发布，内容丰富，讨论富有创意。
r/compsci
任何对计算机科学家们发现的信息感到着迷并愿意分享和讨论的人都应该访问r/compsci subreddit。其中包含了许多关于人工智能的帖子。作为成员，有几个简单的规则需要遵守。这个subreddit拥有超过210万成员。
r/AIethics
伦理在AI中是基础。r/AIethics上有关于如何使用和创造各种AI工具的最新内容。规则很简单。它拥有超过3.2k成员。这个subreddit讨论了人工智能代理应该如何行为以及我们应该如何对待它们。
r/cogsci
尽管认知科学是一个庞大的领域，但这个subreddit的帖子在某种程度上与从科学角度研究心智有关，同时也涉及最新的人工智能。它涵盖了跨学科研究心智和智能的领域，包括哲学、心理学、人工智能、神经科学、语言学和人类学。作为用户，有几个广泛的行为准则需要遵守，它拥有超过10.7万成员。
r/computervision
计算机视觉是人工智能科学的一个分支，专注于创建从原始照片、视频和传感器数据中提取有用信息的算法。这个subreddit有出色的计算机视觉和人工智能内容。大约有6.8万成员。这个社区汇集了计算机科学、机器学习、机器人学、数学和其他领域的专业知识，是开发和利用这个跨学科主题的学者和工程师的家园。
r/datascience
它展示了关于数据科学及其相关领域的最新内容和讨论。这个子板块拥有超过817,000名会员和活跃的版主。它作为一个讨论和辩论关于数据科学家职业问题的论坛。
r/learnmachinelearning
这个子板块致力于学习最新的机器学习算法。它有一系列广泛的规则，并定期发布与机器学习最新进展相关的内容。这个子板块拥有超过276,000名会员。
r/MLQuestions
/r/Machine learning是一个关于机器学习有趣文章和新闻的优秀子板块。它拥有超过37,400名会员，并在各种机器学习主题上进行活跃讨论。这是一个初学者提问愚蠢问题，专家帮助他们的地方！
r/neuralnetworks
这个子板块关于深度学习、人工神经网络和机器学习。它展示了关于这些主题的各种帖子和定期讨论。这个子板块拥有超过21,800名会员，是学习更多关于最新人工智能的好地方。
这篇文章《2023年与人工智能（AI）和机器学习相关的Subreddit社区15个》最早出现在MarkTechPost上。