Поиск
Найдено: 50
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
39 мин🧠 Почему нейросети обязаны быть огромными: всеобщий закон робастности Себастьена Бубека
21 мин🚀 Как Microsoft обучила Turing-NLG: разбор DeepSpeed и ZeRO
2ч 02м🧠 Взлом черного ящика: как увидеть алгоритмы внутри нейросетей
15 мин📊 Как работает функция потерь: визуализация и интуиция линейной регрессии
3ч 53м👁 VLM: От патчей 16x16 до мультимодального будущего
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
3ч 31м🧠 Как устроены LLM: от «зип-файла интернета» до рассуждающих моделей
1ч 05м🧠 Законы масштабирования LLM: от теории Вапника до 30 триллионов токенов
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
2ч 30м🌅 За пределами внимания: почему архитектура Mamba станет преемником Transformer
1ч 47м🎓 Стэнфордский CME295: как на самом деле обучаются современные LLM — от претрейна до LoRA
58 мин🧩 Как архитектуры Switch Transformers и GLAM масштабируют ИИ до триллионов параметров
18 мин🧩 Янник Кильхер о феномене Double Descent: «Современное обучение обходит классические законы переобучения»
45 мин🕰 Мирелла Лапата: «Генеративный ИИ — это всего лишь инструмент»
5ч 06м🧠 DeepSeek: Как китайский хедж-фонд взломал монополию Кремниевой долины
45 мин🧩 Эмад Мостак о Stable Diffusion: «Мы создаем инфраструктуру для человечества»
2ч 13м🚀 Экономика кремния: как физика памяти ограничивает развитие ИИ
1ч 23м🍦 «NLP пожирает машинное обучение»: Джон Боханнон о трендах индустрии
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
2ч🌌 Зеркальная Вселенная: как физики переосмысляют Большой взрыв
1ч 53м🧠 Элегантная математика ИИ: Анил Анантасвами о скрытых механизмах нейросетей
23 мин🧠 Прорыв в Беркли: как ученые воссоздали технологии DeepSeek R1 за $30
1ч 19м🚀 Мин Дин из Zhipu AI: от языковых моделей к мультимодальным системам будущего
1ч 23м🌐 Сара Хукер: «Колоссальная часть весов ИИ тратится на компенсацию зашумленных данных»
3ч 53м👁 Как ИИ учится видеть: эволюция и парадоксы мультимодальных моделей
2ч🌌 Зеркальная Вселенная: почему современная космология зашла в тупик
2ч🚀 Верховая езда для мозга: как мы приручаем нейросети
29 мин🚀 Перси Лян о будущем ИИ: «Нам нужны новые типы приложений, а не просто более быстрые лошади»
1ч 13м🔄 Янник Килчер разобрал архитектуру нейросети GShard на 600 миллиардов параметров
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
1ч 11м🧠 Stanford CS221: «Искусство обучения глубоких нейронных сетей»
1ч 48м🏗 Стэнфорд CME295: Как работают Mixture of Experts и механизмы памяти в LLM
2ч 08м🚀 Изнанка ИИ-гонки: почему 90% мощностей GPU простаивают
27 мин🔓 Илон Маск открыл код Grok-1, а Nvidia представила чипы Blackwell
10 минЭпоха масштабирования: OpenAI о новой парадигме ИИ-рассуждений
1ч 23м🧠 Обучение ИИ без сэмплирования: как укротить энергетические модели?
34 мин🤐 Янник Килчер разобрал архитектуру Mixture of Experts от Mistral AI
34 мин🎨 Исследователь Янник Килчер разобрал авторегрессионную нейросеть Parti от Google
22 мин🤖 Dream to Control: подробный разбор обучения агентов в латентном пространстве
1ч 19м🧮 Секреты эффективных LLM: учет ресурсов и оптимизация в PyTorch
1ч 20м🧩 Профессор MIT Филип Изола о парадоксах современной теории обобщения
38 мин📉 Филип Изола: «Простые алгоритмы побеждают благодаря масштабированию»
1ч 23м📐 Обучение энергетических моделей без сэмплирования: от Score Matching до NCE
33 мин🚀 Switch Transformer: как Google упаковал триллион параметров в одну нейросеть
1ч 24м🌐 Стэнфордский университет: как устроены энергетические генеративные модели
54 мин🎓 Профессор Йоав Шохам о будущем ИИ в бизнесе: переход от моделей к комплексным системам
1ч 21м🧠 Смесь экспертов: почему архитектура MoE стала стандартом для современных ИИ
58 мин🧠 Уильям Федус и Баррет Зоф: как разреженные экспертные модели меняют ландшафт ИИ