Поиск
Найдено: 50
2ч 09м🛡 Война в латентном пространстве: почему ИИ невозможно полностью обезопасить
1ч 15м🌐 Спикер MIT: «Один GAN-снимок стоит ста обычных изображений»
1ч 12м🔄 Лекция CS231N: Математический анализ авторегрессионных моделей и VAE
42 мин🧠 Как работают Gradient Origin Networks без явного кодера?
46 мин🧠 Х. М. Эрнандес Лобато о байесовских методах в глубоком обучении
59 мин🧠 JEPA: Как Ян Лекун планирует создать автономный ИИ через модели мира
1ч 16м🔄 Архитектура многопоточности, дефицит пропускной способности и абстракции ISPC
1ч 04м🛑 Как ИИ-модели мира обучают роботов не рассыпать конфеты и понимать контекст
1ч 20м🧠 Филипп Изола о VAE: «Математика, которая объясняет мир»
35 мин🌍 Как обучить робота без вознаграждений? Разбор алгоритма Plan2Explore
32 минЯнник Килхер о топографических VAE: «Это интересная идея или прорыв?»
1ч 20м🧠 Лектор Stanford Online о латентных моделях и вариационных автокодировщиках
1ч 21м📉 Лектор из Стэнфорда: «Нейросети превзошли JPEG и BPG»
35 мин🚗 Как виртуальный синтез аномалий VOS помогает беспилотникам распознавать неизвестные объекты
34 мин🎭 Как исследователи NVIDIA излечили вариационные автоэнкодеры от хронической размытости картинок
1ч 15м🎭 Преподаватель MIT объяснил работу Stable Diffusion и CLIP
1ч 21м🧩 Курс CS236 в Стэнфорде: как ученые оценивают качество генеративных нейросетей
1ч 22м🔄 Профессор Стэнфорда объяснил математику нормализующих потоков и VAE
1ч 12м🔄 Эволюция генеративных моделей: от состязательных сетей до Google Veo 3
29 мин🧩 Янник Килхер: «Perceiver — это новый этап эволюции трансформеров»
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
3ч 42м🧩 Внутри черного ящика: как ученые взламывают мышление нейросетей
22 мин🤖 Dream to Control: подробный разбор обучения агентов в латентном пространстве
1ч 14м🧠 Техлид Gemini 2.5 Джек Рэй о цепочках мыслей, латентном пространстве и пути к AGI
1ч 22м🔄 Нормализующие потоки: Лекция Stanford CS236 об инвертируемых моделях
52 мин🧠 Как нейросеть NÜWA создает видео с помощью трехмерного внимания
2ч 13м🚀 Экономика кремния: как физика памяти ограничивает развитие ИИ
18 мин🧠 World Models: Как Дэвид Ха и Юрген Шмидхубер научили ИИ обучаться в собственном воображении
13 мин🎵 Как Янник Кильхер создал музыкальный клип с помощью CLIP и BigGAN: подробный туториал
1ч 18м🧠 ИИ научился читать мысли: как MedArch реконструирует изображения из фРТ
2ч 09м🧠 Эпоха GPT-2 в нейротехнологиях: как гаджеты научатся читать мысли
44 мин🎨 Даг Эк: как проект Magenta обучает нейросети искусству и музыке
1ч 13м🔄 Подход Model-Based RL: как Стэнфорд обучает сложных роботов за четыре часа
1ч 38м📊 Ральф Койен: «Приток 1 доллара на рынок увеличивает его стоимость на 5 долларов»
54 мин🧠 Dreamer v2: как дискретные модели мира помогают ИИ побеждать в Atari
2ч 33м🧠 Миф об универсальном интеллекте: почему глубокое обучение зашло в тупик
52 мин🧩 Янник Кильхер: «NÜWA — универсальная модель для синтеза контента»
1ч 12м🤖 Эволюция генеративных моделей: от GAN к диффузионным процессам
2ч 56м🕵 Эффект отдачи: как внешняя политика США разрушила Ближний Восток
11 мин🍕 Как быстро засыпать и крепко спать всю ночь: полный гид от Доктора Майка
1ч 30м🎬 Как Waymark создали первый нарративный ИИ-фильм из миллиона изображений
1ч 03м🧠 Дэвид Ха: «Интеллект — это результат ограничений, а не избытка ресурсов»
1ч 52м🧠 Роберт Несс о каузальном ИИ и будущем языковых моделей
36 мин🎪 Как библиотека PyTorch 3D ускорила обучение нейросетей с двух недель до трех часов
1ч 34м🧠 Реконструкция зрения по fMRI: Пол Скотти представляет проект Mind Eye 2
1ч 47м🎨 Линус Ли из Notion об интерфейсах будущего, механистической интерпретируемости и ИИ как инструменте усиления человека
3ч 53м🧠 Изнанка OpenAI: цена безопасности в эпоху экспоненциального ИИ
1ч 23м🧠 Алекс Орбиа рассказал о переходе от Backpropagation к смертным вычислениям
1ч 26м🔄 Франсуа Шолле о создании ARC V2, уходе из Google и секретах модели OpenAI o1
1ч 21м🧠 Как глубокое обучение помогает нейробиологам понять механизмы работы мозга