Поиск
Найдено: 50
16 минBleu Score: Как измерить точность машинного перевода?
46 мин🧠 Крис Маннинг и Эндрю Ын об эволюции языковых моделей
1ч 17м📊 Лекция Стэнфорда CS224N: основы механизма внимания и оценка перевода
1ч 17м🧠 Stanford CS224N: Механизмы внимания и исследовательские проекты в NLP
48 мин🧠 Нужен ли трансформерам Self-Attention? Мнение блогера Янника Кильхера
1ч 17м📊 От RNN к LSTM: как ИИ научился не забывать прошлое
1ч 58м🎭 Лена Войта об анализе моделей: «Точность — это редукционизм»
1ч 16м🌍 Как устроена архитектура Transformers и зачем ей скалярное произведение
12 мин🐦 Янник Кильхер разобрал алгоритмы Google Translate на фоне обвинений в предвзятости
57 мин🚀 Как устроено внимание в ИИ: подробный разбор Гранта Сандерсона
1ч 05м⚖ Сара Хукер: «Пороги вычислений в законах об ИИ бессмысленны»
48 минЯнник Кильхер о Synthesizer: переосмысление внимания в Transformer
11 мин🔄 Эндрю Ын: «Сквозное обучение — это не панацея, всё решают данные»
1ч 16м🛠 «Они захватили всё»: Рама Рамакришнан о принципах работы трансформеров
48 минTransCoder: Как обучить ИИ переводить код без примеров?
1ч 08м🚀 Джефф Дин о будущем ИИ: «Масштаб решает всё»
11 мин🧮 Эндрю Ын: «Beam Search — это компромисс между качеством перевода и вычислительными затратами»
11 мин🔍 Эндрю Ын: «Beam Search позволяет находить гораздо более качественные предложения»
18 мин🧱 Янник Килчер об Imputer: баланс скорости и точности в распознавании речи
1ч 06м🔄 Стэнфордский курс CS231N: эволюция механизма внимания и архитектуры трансформеров
1ч 58м🧭 Лена Войта об информационном горлышке и ловушках зондирования трансформеров
1ч 05м🧠 Законы масштабирования LLM: от теории Вапника до 30 триллионов токенов
57 мин🧠 Стэнфордский курс CS236: разбор фундаментальных основ глубокого генеративного ИИ
23 мин🕒 Как параллельное декодирование ускоряет авторегрессионные модели в 7 раз
1ч 24м🛠 Ян Дюбуа рассказал о скрытых ловушках тестирования LLM
52 мин🚀 Эли Шварц о будущем поиска: «SEO выгоднее платной рекламы из-за роста CPC»
2ч 16м💣 Замедление YouTube, раздел Wildberries и новые запреты в России
42 мин🌊 Марти Хёрст о будущем поиска и ИИ: почему имитация языка не делает машину разумной
31 минЯнник Килхер о метрике BLEURT: когда нейросети оценивают друг друга
8ч 21м☁ Как покорить облако: разбор экзамена AZ-900 и экосистемы Azure
1ч 13м🔄 Янник Килчер разобрал архитектуру нейросети GShard на 600 миллиардов параметров
2ч 12м🛡 Дон Сонг: от кибербезопасности к созданию мыслящих машин
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
57 мин🧠 Джон Маквортер: «Оптимальное количество языков для человечества — один»
1ч 43м🕰 История UNIX, языка C и магия Bell Labs в рассказе Брайана Кернигана
1ч 49м🎯 Афшин и Шервин об эволюции оценки LLM: от человеческой разметки до агентов-симуляторов
3ч 14м🌐 Джимми Уэйлс: почему Википедия не продается
18 мин🤖 Илья Суцкевер: «Возможно создать ИИ, желающий подчиняться человеку»
57 мин🧠 Джон Маквортер: «Креольские языки — лучшие, они лишены исторического мусора»
12 мин🏗 Как работает Attention Model: детальный разбор архитектуры от Эндрю Ына
37 мин📈 Джессика Мега: «ИИ наделит медицинскую систему возможностями супергероев»
2ч 48м🚩 Как ядерная энергия, ИИ и отказ от сахара спасут человечество
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
1ч 23м🐴 Дэниел Саскинд в Стэнфорде: почему «иллюзия ИИ» маскирует неизбежность структурной безработицы
42 мин📉 Автодилер Брэндон раскрыл изнанку кризиса на рынке подержанных машин
44 мин🎨 Даг Эк: как проект Magenta обучает нейросети искусству и музыке
12 мин🌍 Сундар Пичаи: «Мы переходим от Mobile-First к AI-First»
51 мин🛠 Сара Хукер: «Качественные аннотации важнее алгоритмов подкрепления в RLHF»
1ч 23м🍦 «NLP пожирает машинное обучение»: Джон Боханнон о трендах индустрии