人工智能领域的实践通常需要在整个开发过程中调动许多资源，而很少有参与者能够完全控制这些资源。开发人员通常会使用开源库（以下称为开源操作系统），例如 Tensorflow 1 或 PyTorch 2 来创建新模型，或者使用 Transformers 库 3 下载预先训练好的模型。如果他们没有自己的数据集，他们会选择从社区网站（例如 Kaggle 4 ）下载数据，以利用加州大学欧文分校在其机器学习库 5 上提出的由学术团队发布的数据集，或者使用公共服务发布的数据，例如来自 data.gouv.fr 6 的数据集目录。他们可以从 Github 7 或 HuggingFace 8 等社区平台检查他们上传的工具、模型和数据是否已经过第三方审查，并且没有严重缺陷。最后，为了分析所获得的结果，他们会将其与其他研究人员获得并发表在科学期刊上的结果进行比较，然后通过发表自己的研究成果为该社区做出贡献。