Поиск

Найдено: 50

2ч 55м
🤖 Почему ИИ обманывает: инженерный подход к безопасности алгоритмов
80,000 Hours · 27.05.24
1ч 19м
🚀 Профессор Бранскилл: «Обучение с подкреплением — это ключ к интеллекту»
Stanford Online · 30.10.24
52 мин
🧠 Профессор Челси Финн об основах глубокого обучения с подкреплением в Стэнфорде
Stanford Online · 08.12.25
1ч 37м
🧠 Почему роботы бьют посуду и как ИИ обретает здравый смысл
Lex Fridman · 14.07.20
24 мин
🎮 Почему ИИ учится неделями, а человек адаптируется мгновенно?
Yannic Kilcher · 10.05.19
2ч 35м
🧠 Путь к безопасному ИИ: от имитации к объективной реальности
80,000 Hours · 07.05
37 мин
🧠 Гокул Свами: «Многие маршруты в Google Maps рассчитываются через инверсное обучение с подкреплением»
The TWIML AI Podcast · 21.08.23
3ч 14м
📐 Иллюзия AGI: почему нейросети учатся обману, а не сонастройке
The Cognitive Revolution · 06.09.25
49 мин
🔄 От слепого робопса до Tesla Optimus: как алгоритмы Reinforcement Learning меняют робототехнику
Stanford Online · 08.12.25
45 мин
🚀 Опыт Cursor и Fireworks: распределенная инфраструктура для RL-обучения Composer 2
Sequoia Capital · 26.05
1ч 09м
🧠 Обучение с подкреплением: главные вызовы и прорывы стэнфордского курса CS234
Stanford Online · 30.10.24
40 мин
🤖 Absolute Zero: как ИИ учится программировать без людей и почему ученых пугает «uh-oh момент»
Wes Roth · 09.05.25
52 мин
🧠 Как научить ИИ думать абстракциями: гид по непрерывному RL
The TWIML AI Podcast · 11.04.22
1ч 13м
🔄 От симуляции такси до ChatGPT: как максимизация энтропии и отзывы людей обучают современный ИИ
Stanford Online · 30.10.24
1ч 44м
🎮 От Atari до ChatGPT: как ИИ учится на своих ошибках?
Stanford Online · 31.10.25
1ч 10м
🎮 Профессор Эмма Бранскилл об эволюции алгоритмов исследования в обучении с подкреплением
Stanford Online · 30.10.24
1ч 14м
🚀 Тим Скарфе: «Почему самообучение нейросетей эффективнее человеческой разметки?»
Machine Learning Street Talk · 17.04.20
49 мин
🎯 Мэтью Лодж: «Большие языковые модели жертвуют точностью ради универсальности»
Eye on AI · 19.07.23
1ч 56м
🤖 Майкл Литтман: будущее ИИ и уроки обучения с подкреплением
Lex Fridman · 13.12.20
49 мин
⚖ Лекция в Стэнфорде: развитие интеллекта роботов через RL
Stanford Online · 08.12.25
1ч 25м
🧬 Том Захави: «Обучение с подкреплением — самый общий фреймворк для AGI»
Machine Learning Street Talk · 23.03.21
1ч 22м
🤖 Как глубокое обучение с подкреплением меняет робототехнику и теорию управления
The TWIML AI Podcast · 21.02.22
39 мин
🕹 Как ИИ от DeepMind научился играть в Atari: разбор классической статьи от Янника Килчера
Yannic Kilcher · 26.07.20
1ч 25м
🧠 Камьяр Азиззаденешели: интеграция LLM и алгоритмов AlphaGo определит будущее робототехники
The TWIML AI Podcast · 05.02.24
1ч 05м
🔄 Лекция Стэнфорда о Reward Learning: как научить искусственный интеллект понимать человеческие цели
Stanford Online · 08.12.25
🧠 Почему искусственные нейросети пугающе похожи на мозг
Lex Fridman · 03.07.20
20 мин
🌐 Как ИИ меняет лингвистику: спор Эндрю Лампинена с Ноамом Хомским на NeurIPS
Machine Learning Street Talk · 04.12.22
53 мин
🧠 Марк Чен и Якуб Пахоцкий раскрыли долгосрочную стратегию OpenAI
a16z (Andreessen Horowitz) · 25.09.25
2ч 44м
📸 Как победить технологических гигантов: правила игры Кевина Систрома
Lex Fridman · 23.11.21
2ч 10м
🎭 ИИ научился обманывать: как модели саботируют тесты безопасности
The Cognitive Revolution · 18.09.25