RDLY
.ru
Тренды
Статьи
Темы
Люди
Поиск
Найти
Найдено: 50
3ч 19м
🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
Machine Learning Street Talk · 04.01.22
1ч 21м
📉 Лектор из Стэнфорда: «Нейросети превзошли JPEG и BPG»
Stanford Online · 18.04.24
52 мин
🏦 Баян Брусс из Capital One: Почему трансформеры захватывают табличные данные
The TWIML AI Podcast · 12.09.22
2ч 45м
🧠 Ян Лекун: почему модели мира важнее языковых способностей
Lex Fridman · 22.01.22
17 мин
♟ Янник Килчер о новых инструментах ИИ: от шахмат до робототехники
Yannic Kilcher · 03.09.21
43 мин
🧠 Авторы DSI: «Будущее информационного поиска — в дифференцируемых трансформерах»
Yannic Kilcher · 17.04.22
58 мин
🧠 Интервью с Джеффри Хинтоном: как алгоритм Forward-Forward изменит нейросети
Eye on AI · 18.01.23
54 мин
🧬 DeepMind: как архитектура трансформеров решила задачу 50-летней давности
Yannic Kilcher · 01.12.20
48 мин
🧠 Борис Князев о замене SGD и графовых гиперсетях GHN-2
Yannic Kilcher · 24.11.21
1ч 40м
📉 Марк Саруфим о великом застое в AI: „Мы превратились в хайп-чейсеров с религиозным вайбом“
Machine Learning Street Talk · 06.03.21
1ч 11м
🛠 Эволюция 3D-зрения: как глубокое обучение изменило репрезентацию трехмерного мира
Stanford Online · 02.09.25
1ч 40м
📉 Марк Саруфим и Мэтью Салварис обсудили кризис стимулов в ИИ
Machine Learning Street Talk · 06.03.21
1ч 19м
📉 Как Александр Мадри объясняет математику обратного распространения ошибки и концепцию Software 2.0
MIT OpenCourseWare · 11.02
1ч 13м
🔄 Подход Model-Based RL: как Стэнфорд обучает сложных роботов за четыре часа
Stanford Online · 08.12.25
1ч 14м
🧠 Техлид Gemini 2.5 Джек Рэй о цепочках мыслей, латентном пространстве и пути к AGI
The Cognitive Revolution · 05.04.25
58 мин
🧪 Шон Тейлор: «Модели должны возвращать решения, а не предсказания»
The TWIML AI Podcast · 24.05.21
39 мин
🧠 Почему нейросети обязаны быть огромными: всеобщий закон робастности Себастьена Бубека
The TWIML AI Podcast · 10.01.22
1ч 21м
📐 Лекция MIT: многочлены Тейлора, остаточные члены и интеграл Римана
MIT OpenCourseWare · 02.09.25
39 мин
🔋 Янник Килхер разобрал концепт обучения на основе энергетических моделей от OpenAI
Yannic Kilcher · 11.05.20
1ч 02м
🚀 Преподаватель Стэнфорда о методах обучения языковых моделей: от RLHF к DPO
Stanford Online · 08.12.25
13 мин
🎵 Как Янник Кильхер создал музыкальный клип с помощью CLIP и BigGAN: подробный туториал
Yannic Kilcher · 18.05.21
36 мин
☢ Янник Килхер: «Радиоактивные метки» позволят ловить ИИ-компании на краже данных
Yannic Kilcher · 26.08.20
59 мин
🧠 JEPA: Как Ян Лекун планирует создать автономный ИИ через модели мира
Yannic Kilcher · 06.07.22
39 мин
🌌 Джорджия Гкиоксари: «3D-пространство — ключ к истинному пониманию объектов»
The TWIML AI Podcast · 25.09.20
46 мин
🎧 Как Facebook Reality Labs синтезирует бинауральную речь из моно-аудио с помощью нейросетей
The TWIML AI Podcast · 30.08.21
1ч 18м
Stanford Online: Как устроены генеративно-состязательные сети (GAN)
Stanford Online · 06.05.24
54 мин
🎥 Ян Лекун: «AGI не существует, человеческий интеллект специализирован»
Eye on AI · 20.10.22
21 мин
🌀 Как Manifold Mixup делает нейросети устойчивее через «сплющивание» скрытых слоев
Yannic Kilcher · 09.08.19
36 мин
🎪 Как библиотека PyTorch 3D ускорила обучение нейросетей с двух недель до трех часов
The TWIML AI Podcast · 10.09.20
1ч 17м
📊 Лекция Стэнфорда CS224N: основы механизма внимания и оценка перевода
Stanford Online · 04.03.25
1ч 17м
🧠 Нейросети как эластичное оригами: Профессор Рэндалл Балестриеро о геометрии ИИ и гроккинге
Machine Learning Street Talk · 08.02.25
41 мин
🧠 Как научить ИИ размышлять: Андреа Банино о механизмах PonderNet
The TWIML AI Podcast · 18.10.21
33 мин
🚀 Янник Кильхер о технологии NeRF: как нейросети совершили революцию в 3D-рендеринге
Yannic Kilcher · 19.04.21
44 мин
🚀 Фей-Фей Ли: «AGI не будет полным без пространственного интеллекта»
Y Combinator · 01.07.25
1ч 24м
🛠 Ян Дюбуа рассказал о скрытых ловушках тестирования LLM
Stanford Online · 04.03.25
39 мин
🤖 Ауке Виггерс о нейросетевом сжатии данных и будущем видеотрансформеров
The TWIML AI Podcast · 02.05.22
1ч 12м
🛠 Стэнфордский курс AA228V: Сидни рассказывает о математическом моделировании критически важных систем
Stanford Online · 07.04.25
1ч 18м
🎧 Как особенности человеческого восприятия меняют современные технологии сжатия данных
Stanford Online · 18.04.24
25 мин
🔍 Как алгоритм Batch Normalization ускоряет обучение глубоких нейросетей
Yannic Kilcher · 02.02.19
48 мин
🧠 Янник Килчер: «Градиенты — это не всё, что вам нужно»
Yannic Kilcher · 16.11.21
41 мин
Янник Кильхер: «Expire-Span учит нейросети правильно забывать»
Yannic Kilcher · 24.05.21
51 мин
🔍 Янник Кильхер о DSI: как нейросети запоминают документы
Yannic Kilcher · 16.04.22
29 мин
🤖 Трансформеры против сверток: как архитектура TransGAN генерирует изображения без CNN
Yannic Kilcher · 17.02.21
55 мин
🥑 Янник Кильхер разобрал архитектуру и ограничения нейросети DALL·E
Yannic Kilcher · 06.01.21
2ч 10м
🧠 Искусственный интеллект: за пределами мифов о разумности
Lex Fridman · 26.07.22
1ч
🧠 REALM: Как научить нейросеть пользоваться Википедией как человеком
Yannic Kilcher · 14.08.20
1ч 33м
🧩 Брэндон Рорер: «ИИ — это всего лишь очень умная машина для перемалывания паттернов»
Machine Learning Street Talk · 13.02.24
41 мин
🧠 Обучение ИИ забыванию: подробный разбор архитектуры Expire-Span от Янника Килчера
Yannic Kilcher · 24.05.21
1ч 01м
🐜 Себастьян Риси: «Будущее искусственного интеллекта — в самоорганизации и самосборке»
Yannic Kilcher · 26.08.22
1ч 03м
🧠 Дэвид Ха: «Интеллект — это результат ограничений, а не избытка ресурсов»
The TWIML AI Podcast · 11.11.21