Поиск
Найдено: 50
2ч 25м🌌 От алгоритмов к организмам: инженерия выживания по принципу активного вывода
1ч 15м🤖 Стэнфорд о методах вероятностного вывода: Байесовские сети
1ч 10м🧠 Джефф Бек: «Байесовский мозг эффективнее градиентного спуска»
2ч 59м🌌 Карл Фристон: почему будущее ИИ за мелкими периферийными устройствами
38 мин🧠 Элисон Гопник: «Детство — это эволюционный способ имитации отжига»
1ч 51м🧠 Теория всего от нейробиологии: как Карл Фристон связывает физику, разум и машинное обучение
2ч 44м🤖 Эпоха гипер-новизны: почему ИИ требует возврата к основам
56 мин🏛 Педро Домингос доказал математическое тождество нейросетей и метода опорных векторов
2ч 35м🧠 Направляемая нейропластичность: как взломать биологию с помощью ИИ
2ч 44м🤖 ИИ, интуиция и границы человеческой свободы
1ч 17м🧠 Стэнфордский профессор объяснил, как сэмплирование Томпсона спасает рекомендательные системы от задержек данных
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
2ч 29м🧠 ИИ, дзен и свобода: как мы будем жить в автоматизированном будущем
45 мин🔬 Роберто Бондесан о Probabilistic Numeric CNNs: новый подход к непрерывным сигналам
1ч 09м✈ Как зашумленный датчик высоты и фрисби помогают валидировать системы
1ч 14м🧩 Роберт Спеккенс о загадке квантового сфинкса: почему физики ошибаются в природе реальности
1ч 34м🧠 Карл Фристон: «Системы ведут себя так, будто у них есть цели»
54 мин📊 Астрофизик Дэвид Киппинг рассчитал вероятность повторного появления человечества
1ч 05мFourier Neural Operator: как ИИ ускоряет физические вычисления
1ч 42м🧠 Карл Фристон: «Сознание — это вывод о нашем будущем»
19 мин🔭 Кевин Нейпир: «Доказательства существования Девятой планеты могут быть ошибкой наблюдения»
45 мин🌍 Семинар в Стэнфорде: безопасное и эффективное обучение ИИ в физическом мире
2ч 45м🧠 От живых клеток к ИИ: как байесовская механика объясняет разум
1ч 35м🏛 Коннор Танн: как байесовский подход меняет современное машинное обучение
1ч 17м🔄 Лекция Стэнфорда CS221: основы байесовских сетей и вероятностное программирование
1ч 41м🧠 Нейробиолог Анил Сет рассказал о концепции контролируемой галлюцинации мозга
2ч 45м🧠 Байесовская механика: как ИИ учится выживать и «мыслить»
18 мин🔭 Шон Кэрролл о многомировой интерпретации: «Коллапс волновой функции — это лишь иллюзия»
33 мин🧠 Ади Сундерам: «После факта всегда можно придумать красивую историю»
18 минКак работает SinGAN: генерация изображений из одного снимка
2ч 33м🧠 Сознание как контролируемая галлюцинация: Анил Сет о природе разума
26 мин🧐 Исследователь Марк Ледвич опроверг миф о радикализации алгоритмами YouTube
1ч 58м🧭 Пять шагов эволюции: как история биологического мозга объясняет будущее искусственного интеллекта
2ч 10м🌌 Почему реальность — это дорогая вычислительная иллюзия
46 мин🧩 Ландшафт потерь ИИ: как Deep Ensembles находят уникальные решения
1ч 37м📚 Доктор Томас Парр: «ChatGPT не является агентом в биологическом смысле»
1ч 29м🧮 Лингвист Гай Эмерсон о том, как обучить ИИ истине, а не просто статистике
1ч 19м🥤 Дебаты об e/acc и AGI: Коннор Лихи против Беффа Джезоса
1ч 45м🧠 Йонас Хюботтер: почему будущее ИИ — за адаптацией в реальном времени
1ч 20м🧠 Обучение байесовских сетей: от простого подсчета до магического алгоритма EM
1ч 54м🧠 Тан Чжи Сюань: «ИИ не должен просто угадывать наши желания — он должен соблюдать социальные нормы»
1ч 01м🎒 Математик Кит Йейтс объяснил, как формулы помогают предсказывать будущее
2ч 20м🧠 Миф об ИИ: почему глубокое обучение — это не мышление
57 мин🧠 Стивен Пинкер: почему человечество одновременно так умно и глупо?
48 мин🌌 Дэвид Киппинг о поисках инопланетян: «Вселенная может быть пуста»
1ч 23м🎲 Ученые на World Science Festival обсудили влияние теории вероятностей на ИИ
3ч 35м☢ Теория игр против Молоха: как математика объясняет выживание цивилизации
1ч 12м🛠 Стэнфордский курс AA228V: Сидни рассказывает о математическом моделировании критически важных систем
1ч 37м🧠 Почему роботы бьют посуду и как ИИ обретает здравый смысл
1ч 41м🧠 Анил Сет: «Наше восприятие — это контролируемая галлюцинация»