Epoch AI
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Epoch AI 是研究 AI 進展的非營利機構，靠 FrontierMath、Epoch 能力指數，以及模型、晶片與資料中心的開放資料庫，讓外界看清這個產業的實際變化。
關於 Epoch AI
About
Epoch AI 是什麼
Epoch AI 不是一套軟體，而是一支研究團隊。它收集 AI 如何被打造、進步速度有多快的具體數字，再把資料與分析免費公開。各國政府報告裡談 AI 規模的那幾張圖，很多出自這裡。
計畫從 2021 年開始，一群志工著手整理機器學習模型的清單。2022 年一篇談訓練算力趨勢的論文帶來足夠聲量，團隊正式成立機構，此後以獨立非營利的身分運作，經費來自捐款與委託研究。
它賣的其實是證據。你想知道某個模型燒掉多少算力、某次發表在最難的數學測驗上拿到幾分、最大的 AI 資料中心要用掉多少電，這裡是少數查得到來源的地方。
限制也同樣清楚。團隊規模不大，收錄範圍跟著能核實的進度走，部分資料庫是一批一批更新。FrontierMath 把多數題目留在地下，這保護了測驗，也代表你無法自己重跑完整題庫。
如何開始
- 打開 epoch.ai，挑你需要的主題：AI 模型、能力與基準測試、資料中心，或晶片銷售。
- 用互動圖表依開發商、國家或日期篩選，再讀圖下的方法說明。
- 下載 CSV，或安裝 Python 的 epochai 客戶端，需要保留模型與執行紀錄之間的關聯時就走這條路。
- 需要評測或客製報告，從顧問服務頁面聯絡；這類合作要收費，也會先評估是否合適。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- AI 政策分析人員：Epoch AI 提供可引用的算力、用電與能力數字，在技術會議上站得住腳，前提是註明你用的是哪一版資料集。
- 機器學習研究者：AI 模型資料庫收錄 1950 年以來超過 3,200 個模型，做趨勢研究時不必從零重建試算表。
- 記者與編輯：實驗室宣稱破紀錄時，基準測試頁面能提供第二意見，方法說明也交代了分數怎麼來。
任務
- 引用前先核對訓練算力估算：每一筆都附上估算值與推算理由。
- 比較模型在不同測驗上的進展：Epoch 能力指數把各項測試放到同一把尺上。
- 估算 AI 基礎設施的用電規模：AI 資料中心資料庫把衛星影像與許可文件對起來看。
情境
- 團隊趕著寫內部 AI 策略備忘錄：開放資料集與公開圖表已能撐起多數量化段落，不必簽研究合約。
- 新聞室在發表當天核對廠商的分數：內部執行與外部執行分開呈現，看出公布值與重現值的落差。
- 實驗室想替新模型找外部評測：委託評測是 Epoch AI 的服務之一，能否接案要看主題與預算。
主要功能
FrontierMath 基準測試
FrontierMath 用數學家親自出題的原創題目檢驗模型，分成四級，從進階大學課程一路到短期研究題。題目不對外公開，答案可由機器驗證，靠背題庫拿高分幾乎行不通。整套計畫還包含 Open Problems 的未解研究問題，以及以 Lean 形式化的 Erdős 問題集。
Epoch 能力指數
Epoch 能力指數（ECI）把大量基準測試結果收攏成一個數字，讓從未考過同一份測驗的模型也能比較。它建立在真實執行紀錄上，再跨測驗做擬合，適合用來追蹤能力前沿的長期走勢。單看數值很抽象，需要具體判斷時，請回到各項測試的曲線。
AI 模型資料庫
這是整個計畫的核心：1950 年至今超過 3,200 個機器學習模型，附上訓練算力、開發商、發表日期與取得方式。每一筆算力數字都帶估算方法與可信度註記，不是孤零零一個數。研究規模化的人，可以省下幾個月的人工蒐集。
具備 API 的基準測試中心
Epoch AI 自己做評測，也彙整別人公布的結果，兩者分表呈現，一眼看得出資料來源。資料可用 CSV 下載、用表格瀏覽，或透過 Python 的 epochai 客戶端取得，它讀取 Airtable API，並保留模型與執行紀錄的連結。需要把分數綁到特定模型版本時，這一點很關鍵。
資料中心與硬體資料
AI 資料中心資料庫以衛星影像與許可申請定位大型設施，估算其算力與用電。相關資料集涵蓋機器學習硬體、GPU 叢集、晶片銷售與企業投資。模型排行榜不會回答的問題，例如電到底流向哪裡，這裡有答案。
委託研究與評測
企業、基金會與政府機關可付費請 Epoch AI 評測模型、建置專屬資料集或撰寫報告。過往合作包括史丹佛 AI Index 與英國科學、創新與技術部。這是帶有公共利益篩選的顧問關係，不是自助式服務。
優缺點
優點
- 資料集可免費下載且採開放授權，這在 AI 基礎設施數字裡並不常見。
- FrontierMath 的題目維持不公開，答案又能機器驗證，因此難以被污染。
- AI 模型資料庫回溯到 1950 年，長期趨勢分析不必拼湊多家來源。
- epochai 客戶端保留模型與執行紀錄的關聯，扁平化的 CSV 匯出通常會丟掉這層關係。
缺點
- 更新是批次進行，本週發表的模型可能過一陣子才進榜。若要在發表當天發稿，得把這個時間差算進去。
- 分數可能和實驗室公布的數字不同，方法說明會解釋原因，但引用前兩種數字都得先讀過。
- API 架在 Airtable 上，會有請求頻率限制與金鑰管理，專用 API 本來可以代為處理。
- 委託工作沒有公開價目表，接案與否取決於主題是否合適，預算得先談。
常見問題
Epoch AI 研究 AI 如何發展，並公開支撐結論的資料，包括模型、晶片與資料中心資料庫，獨立評測，以及關於規模化、經濟與影響的報告。
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