Поиск
Найдено: 46
19 мин🧠 Янник Кильчер: «Weight Standardization станет новым стандартом для больших нейросетей»
1ч 05м🧠 Законы масштабирования LLM: от теории Вапника до 30 триллионов токенов
40 мин🧬 Янник Килчер об ExT5: как экстремальное масштабирование задач меняет обучение нейросетей
42 мин🎯 Как нейросеть Slot Attention от Google Brain учится разделять объекты на фото
39 мин🛠 Физика в пикселях: как открытая модель Stable Video Diffusion меняет генерацию видео
40 мин🧠 Экстремальное масштабирование: как модель ExT5 объединила 107 задач обучения
19 мин🤝 Y Combinator возвращает очный формат и выделяет $500 тысяч стартапам
19 мин🧠 Как простая оптимизация BERT помогла превзойти сложные нейросети
30 мин🧬 Янник Килхер о слоях EvoNorm: «Это поиск на стероидах для конкретных задач»
59 мин🚀 Быстрее EfficientNet в 4.5 раза: Янник Килчер объясняет устройство LambdaLayers
3ч 28м🚀 Иллюзия разума: математика и архитектура современных LLM
15 мин🚀 OpenAI против Нильса Реймерса: дебаты вокруг стоимости и качества новых эмбеддингов
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
41 мин🎓 Яньшуай Цао представил проект Turing для генерации SQL-запросов
33 мин🧠 DeepMind представили алгоритм BYOL: новая веха в self-supervised обучении
54 мин🛠 Как победить пустые пиксели с помощью формулы Фурье?
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
1ч 15м🛠 Джереми Ховард в MIT: главные эвристики разработки нейросетей
1ч 10м🎯 Профессор Стэнфорда разобрал ключевые вызовы и методологию исследований Deep RL
34 мин🛑 Кильхер о NFNets: «Примеры внутри пакета остаются неявно взаимосвязанными»
1ч 11м🧠 Stanford CS221: «Искусство обучения глубоких нейронных сетей»
16 мин🎸 Как выжать максимум из вайб-кодинга: гид от Y Combinator
12 мин🏗 Эндрю Ын о Batch Norm: почему смещение «b» становится лишним?
11 мин⚖ Почему Batch Normalization ускоряет обучение нейронных сетей
39 мин🚀 Янник Кильхер: «Data Echoing ускоряет обучение нейросетей за счёт повтора данных»
57 мин🚀 Как архитектура Terraformer ускоряет Transformers в 37 раз без потери качества
29 мин📉 Как Group Normalization решает проблему обучения нейросетей на малых батчах
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
34 мин🎭 Как исследователи NVIDIA излечили вариационные автоэнкодеры от хронической размытости картинок
40 мин🌐 Янник Килчер разобрал метод Noisy Student для ImageNet
48 мин🧠 Борис Князев о замене SGD и графовых гиперсетях GHN-2
1ч 11м🛠 Эволюция архитектур CNN: путеводитель Стэнфорда по глубокому обучению
27 мин❄ Джессика Ливингстон: «Мама» Y Combinator о социальном радаре и 9 уроках стартапа
25 мин🔍 Как алгоритм Batch Normalization ускоряет обучение глубоких нейросетей
1ч 22м🛠 Как оптимизировать инференс языковых моделей: от архитектуры до vLLM
2ч 13м🚀 Экономика кремния: как физика памяти ограничивает развитие ИИ
1ч 12м🖥 Как обучают гигантов: Разбор технологий Llama 3 и системного параллелизма
38 мин🚀 Гарри Тан: „Стартапы выигрывают, несмотря на прогнозы о доминировании гигантов“
1ч 19м🧮 Секреты эффективных LLM: учет ресурсов и оптимизация в PyTorch
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
1ч 15м⚙ Stanford CS336: стратегии параллельного обучения нейросетей
1ч 18м🧠 Scaling laws в 2025 году: Уроки DeepSeek, MiniCPM и Cerebras
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
1ч 56м📊 Как Андрей Карпатый собрал GPT из 200 строк кода