Поиск
Найдено: 50
1ч 14м🚀 Эндрю Фельдман: «Блокировка Cuda на рынке инференса — это миф»
1ч 09м🧠 Обучение с подкреплением: главные вызовы и прорывы стэнфордского курса CS234
56 мин⚡ Йохан Ментинк: «Мы можем преодолеть барьеры, недоступные цифровым технологиям»
1ч 14м🛠 Анатомия GPU и FlashAttention: как оптимизация памяти ускоряет LLM
2ч 49м🚀 Эволюция Transformer: как ускорить инференс и снизить VRAM
1ч 13м📉 Как победить вычислительный взрыв при расчете безопасности нелинейных систем
55 мин🎮 AlphaTensor: Как DeepMind ускоряет вычисления с помощью ИИ
34 мин📉 FNet: как Google ускоряет sequence-модели без блоков внимания
13 мин🧮 Как ИИ превзошел 50-летний рекорд в умножении матриц
1ч 17м🎯 Проклятие размерности: как Стивен Бойд ускоряет оптимизацию в 10 000 раз?
1ч 47м🕰 Бьерн Страуструп: «C++ — это инструмент для тех, кто хочет управлять реальностью»
1ч 08м🎙 Как ИИ видит движение: лекция Руохана Гао по Video Understanding на CS231n
35 мин📉 Янник Кильхер проанализировал линейную архитектуру Fastformer
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
51 мин🧠 Как iMAML побеждает вычислительный кошмар традиционного мета-обучения?
29 мин🧩 Янник Кильхер объяснил феномен гроккинга на алгоритмических датасетах OpenAI
34 мин⚠ Конец эпохи Attention? Как Google заменил внимание школьной математикой
1ч 04м🔢 Теренс Тао: «В высоких размерностях наша интуиция полностью ложна»
1ч 17м🧠 Кэл Ньюпорт: «ИИ — это не сознательный разум, а алгоритм»
50 мин🧠 Linformer: как аппроксимация матриц низкого ранга ускоряет трансформеры
57 мин🚀 Как архитектуры Scaling Transformer и Terraformer ускоряют инференс больших моделей
3ч 28м🚀 Иллюзия разума: математика и архитектура современных LLM
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
1ч 06м🔄 Стэнфордский курс CS231N: эволюция механизма внимания и архитектуры трансформеров
1ч 20м🚀 Системная оптимизация DNN: от матриц до Tensor Cores
48 мин⚠ Как превратить трансформер в RNN и ускорить его в 4000 раз?
2ч 35м🧠 Тысяча мозгов: как Джефф Хокинс меняет архитектуру ИИ
21 мин🔌 Аналоговый ренессанс: почему кремний уступает место физике токов
2ч 52м🛰 Илон Маск: ИИ превзойдет всё человечество к 2030 году
57 мин🚀 Как устроено внимание в ИИ: подробный разбор Гранта Сандерсона
1ч 06м🎲 Интерактивные доказательства: от протокола Sum-Check до верификации сложных вычислений
1ч 19м🚗 Лекция Стэнфорда об основах обучения ИИ на предпочтениях человека
3ч 57м🤖 GPT-3: Великая иллюзия понимания или статистический фокус?
40 мин🧠 Mamba против Transformers: как селективные пространства состояний решают проблему длинного контекста
1ч 20м📐 Лекция CS236 в Стэнфорде: переход от байесовских сетей к глубоким генеративным моделям
28 мин🏗 Янник Кильхер: «MLP-Mixer — простая альтернатива трансформерам?»
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
12 мин🕸 Циклы против рекурсии: история великого концептуального раскола в Computerphile
1ч 17м🌐 Лекция Стэнфорда: проектирование параллельных алгоритмов через примитивы последовательностей
21 мин🎙 Как Facebook разогнали синтез речи в 160 раз на стандартном CPU
1ч 02м🧬 Зак Джост о парадоксе GNN: «Простое сглаживание часто побеждает сложные нейросети»
1ч 12м📡 Теорема Шеннона о шуме: как передавать данные без ошибок при постоянной скорости?
2ч🧠 Мышление миллиардеров: как превратить дефицит ресурсов в актив
1ч 16м🛠 От барьеров к L1-норме: как Стивен Бойд демистифицирует оптимизацию
2ч 11м🧠 Titans: нейросетевая память, побеждающая ограничения трансформеров
2ч 07м🧩 Побег от хаоса: как Ричард Карп перевернул компьютерные науки
20 мин🏛 Почему самые мощные компьютеры прошлого снова становятся востребованными
10 мин🧩 Выбор без выбора: как архитектура Inception перевернула проектирование нейросетей
3ч 02м🔍 Рентген для нейросети: как Нил Нанда ищет скрытые мысли ИИ
1ч 53м📅 Профессор Калаи: «Протокол Sumcheck — это хлеб с маслом систем доказательств»