Поиск
Найдено: 50
48 мин⚠ Как превратить трансформер в RNN и ускорить его в 4000 раз?
51 мин🧠 Янник Килчер о связи линейных трансформеров и быстрых весов
1ч 12м🌱 Юрген Шмидхубер: от истоков глубокого обучения до колонизации космоса
1ч 12м💥 Юрген Шмидхубер о краже идей, природе сознания и колонизации космоса
1ч 39м🧠 Юрген Шмидхубер: «Современные LLM — это не AGI»
29 мин🎭 Янник Килхер: «Трансформеры — это самые универсальные вычислители»
1ч 24м🛡 Сакет Моди: «Если компания не использует AI — бегите от неё»
52 мин🧠 От Трансформеров к Jamba: Шохам о будущем корпоративного ИИ и Maestro
40 мин🧠 Mamba против Transformers: как селективные пространства состояний решают проблему длинного контекста
1ч 52м🧩 Вскрытие «черного ящика»: как Goodfire превращает ИИ-безопасность в точную инженерию
35 мин📉 Янник Кильхер проанализировал линейную архитектуру Fastformer
1ч 10м🎮 Профессор Эмма Бранскилл об эволюции алгоритмов исследования в обучении с подкреплением
10 мин🧠 Питер Аббиль: «Языковые модели не так уж специализированы для языка»
2ч 11м🧠 Titans: нейросетевая память, побеждающая ограничения трансформеров
1ч 16м🎓 Курс CS224N: как связать современные нейросети и философию Витгенштейна
1ч 01м🧠 От «детских» данных до нейронауки: лекция Stanford CS25
1ч 16м📈 Эра гибридных архитектур: сможет ли Mamba вытеснить Трансформеры?
1ч 20м🧬 Натан Ламберт о Mamba: «Это начало эпохи бесконечного контекста»
1ч 19м🔬 Внутри черного ящика ИИ: как методы Bow Lab раскрывают мышление нейросетей
2ч 30м🌅 За пределами внимания: почему архитектура Mamba станет преемником Transformer
1ч 02м🏗 Янник Кильхер о модели RWKV: «Это, по сути, большая конволюционная сеть»
38 мин🧠 Как предобучение трансформеров на Википедии помогает в обучении роботов
54 мин🛑 Как архитектура Performers решает проблему квадратичной сложности классических трансформеров
58 мин🧠 Уильям Федус и Баррет Зоф: как разреженные экспертные модели меняют ландшафт ИИ
48 мин🧠 Линейное внимание вместо квадратичного: спасёт ли метод Найстрема современные нейросети?
35 мин🔄 Янник Кильхер об архитектуре XCiT: трансформер или скрытая свёрточная сеть?
44 мин📉 Янник Килчер на NeurIPS 2023: главные тренды нейросетей
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
2ч 31м🌀 Божественные технологии против палеолитических эмоций: куда несется ИИ
34 мин🛑 Сможет ли случайная матрица заменить обратное распространение ошибки?
1ч 05м🤖 Питер Аббил: «Роботы должны учиться как дети»
1ч 14м💍 Филипп Изола: «Трансформер — это кольцо всевластия в современном ИИ»
43 мин🏗 Как Feedback Transformer решает проблему многошаговых рассуждений в ИИ?
55 мин🚀 Axial-DeepLab: Как механизм осевого внимания заменяет свёртки в компьютерном зрении
50 мин🧠 Linformer: как аппроксимация матриц низкого ранга ускоряет трансформеры
48 мин🛑 Как Nyströmformer решает проблему квадратичной сложности в архитектуре Transformer
3ч 53м👁 VLM: От патчей 16x16 до мультимодального будущего
3ч 33м🧩 Геометрическое глубокое обучение: как симметрия объединяет нейросети
51 мин🧠 Зепп Хохрайтер: «Мы работаем быстрее самого быстрого трансформера»
2ч 49м🚀 Эволюция Transformer: как ускорить инференс и снизить VRAM
2ч 13м🔍 Анатомия нейросетей: как механистическая интерпретируемость вскрывает черный ящик
1ч 11м🔍 Архитектура RNN и LSTM: разбор лекции CS231N от Стэнфорда
29 мин🤖 Трансформеры против сверток: как архитектура TransGAN генерирует изображения без CNN
34 мин🧱 Янник Килчер разобрал архитектуру разреженного внимания модели Big Bird
41 мин🧠 Как научить ИИ размышлять: Андреа Банино о механизмах PonderNet
2ч 24м🌐 Анатомия Zamba: как скрестить Mamba и внимание на мобильных устройствах
35 мин🧩 Facebook AI представила XCiT: линейная сложность внимания через кросс-ковариацию каналов
25 мин🎙 NLP без текста, тайны TikTok и Юрген Шмидхубер против всех в новом выпуске ML News
1ч🌐 Дискретная диффузия против трансформеров: кто победит в генерации текста?
1ч 11м🔄 Stanford CS231N: почему рекуррентные нейросети снова становятся актуальными