RDLY
.ru
Тренды
Статьи
Темы
Люди
Поиск
Найти
Найдено: 50
1ч 36м
🧩 Почему состязательные примеры остаются неразрешимой проблемой машинного обучения
Machine Learning Street Talk · 31.01.21
2ч 33м
🛡 Почему безопасность ИИ невозможна: взгляд Николаса Карлини
The Cognitive Revolution · 27.02.25
1ч 36м
🧩 Николас Карлини об ИИ-безопасности: «Если от модели зависит жизнь — не развертывайте ее»
Machine Learning Street Talk · 31.01.21
1ч 14м
🧩 Янник Килхер: «Модель вмятого многообразия объясняет меньше, чем мы знали»
Yannic Kilcher · 27.06.21
1ч 14м
🧠 Янник Кильчер против теории ямчатого многообразия: почему новая модель состязательных атак не выдержала проверки
Yannic Kilcher · 27.06.21
30 мин
🧠 Янник Килхер представил метод обнаружения состязательных атак под шумом
Yannic Kilcher · 20.02.19
1ч 48м
🎓 Хади Салман: «Состязательные примеры — это не баги, это признаки»
Machine Learning Street Talk · 01.05.21
40 мин
🐱 Баг или фича? Почему состязательные атаки обманывают нейросети
Yannic Kilcher · 14.05.19
47 мин
🛠 Николас Карлини: «Мы выкупили домены LAION за 100 долларов»
The TWIML AI Podcast with Sam Charrington · 27.02.23
2ч 12м
🛡 Дон Сонг: от кибербезопасности к созданию мыслящих машин
Lex Fridman · 12.05.20
2ч 31м
🧠 Почему современный ИИ — это «алхимия» вместо науки
Machine Learning Street Talk · 25.07.21
1ч 47м
🛡 Stanford CS230: защита ИИ от атак и основы генеративного моделирования
Stanford Online · 21.10.25
1ч 27м
🛠 Эндрю Ильяс из MIT: «Состязательные атаки — это не ошибки, а признаки обучения»
Machine Learning Street Talk · 22.08.24
1ч 17м
🚀 Николас Карлини: „Безопасность станет главным барьером для внедрения ИИ-агентов“
Stanford Online · 22.10.25
2ч 05м
🤖 Как попасть в OpenAI без PhD за шесть недель
80,000 Hours · 31.05.19
1ч 17м
🛡 Николас Карлини о будущем кибербезопасности: «Взлом ИИ станет прибыльнее кражи банковских данных»
Stanford Online · 22.10.25
40 мин
🏛 Тим Хванг: «Будущее ИИ зависит от интерфейсов, а не от объемов данных»
Y Combinator · 16.06.17
1ч 23м
🧠 Макс Бартоло из Cohere: почему человеческая обратная связь — это не золотой стандарт для ИИ
Machine Learning Street Talk · 18.03.25
1ч 12м
🧬 Разбор POET: Как открытые алгоритмы от Uber генерируют задачи и решения
Machine Learning Street Talk · 09.04.20
19 мин
🌐 Meta и Google против OpenAI: главные ИИ-тренды мая
Yannic Kilcher · 10.05.22
44 мин
🧬 Янник Килчер: «Почему великие цели нельзя достичь прямым планированием»
Yannic Kilcher · 05.07.19
49 мин
🧩 Джефф Хинтон о будущем ИИ: от капсульных сетей до загадок человеческого мозга
Eye on AI · 17.12.20
36 мин
☢ Янник Килхер: «Радиоактивные метки» позволят ловить ИИ-компании на краже данных
Yannic Kilcher · 26.08.20
32 мин
🧠 Эффективное неявное дифференцирование: как JAX и Google Research меняют правила игры в ML
Yannic Kilcher · 11.06.21
49 мин
🧩 Янник Кильчер: «Мы не можем математически сформулировать цели для нейросетей»
Yannic Kilcher · 18.04.20
39 мин
🧠 Сэм Альтман о будущем ИИ: «Многие задачи безопасности станут задачами кибербезопасности»
Stanford Online · 11.11.25
33 мин
🚀 Янник Кильчер: «Запустить DETR от Facebook проще, чем нарисовать рамку в Python»
Yannic Kilcher · 30.05.20
51 мин
🧠 Католейн Йонкер: почему будущее ИИ лежит в гибридном интеллекте
The Royal Institution · 24.01.24
33 мин
🔍 Синтетическая чашка Петри: Как микро-модели ускоряют поиск нейросетевых архитектур
Yannic Kilcher · 06.06.20
48 мин
🧩 Валид Саба об ИИ: «Нейросети не способны к композициональности»
Machine Learning Street Talk · 10.02.23
30 мин
🕵 Янник Килчер: OpenAI суммаризирует книги, а Шмидхубер снова требует признания
Yannic Kilcher · 29.09.21
1ч 04м
🧠 Как алгоритм ROME переписывает память нейросетей: локализация и редактирование фактов в GPT
Yannic Kilcher · 04.11.22
59 мин
🧠 JEPA: Как Ян Лекун планирует создать автономный ИИ через модели мира
Yannic Kilcher · 06.07.22
42 мин
🎨 Как работает GLIDE от OpenAI: диффузионные модели против DALL-E
Yannic Kilcher · 28.12.21
1ч 04м
⚖ Проблема генерализации и надежности нейросетей
MIT OpenCourseWare · 11.02
39 мин
🛠 Скаутский отчет по ИИ: робастность, автоматизация и медицинские прорывы Google
The Cognitive Revolution · 10.08.23
18 мин
Как работает SinGAN: генерация изображений из одного снимка
Yannic Kilcher · 03.11.19
1ч 05м
🔄 Лекция Стэнфорда о Reward Learning: как научить искусственный интеллект понимать человеческие цели
Stanford Online · 08.12.25
1ч 10м
⚖ Деморис Смит: «Владельцы НФЛ — это группа хулиганов, с которыми нужно бороться насмерть»
The Pivot Podcast · 20.01.23
2ч 33м
🧠 Миф об автономном ИИ: почему глубокое обучение не интеллект
Machine Learning Street Talk · 19.06.20
41 мин
🧮 Как математика спасает ИИ от ошибок на медицинских сканерах
Y Combinator · 09.05.18
52 мин
🔄 Эрик фон Хиппель: «Почему корпорации не изобретают ничего нового и как это делают пользователи»
Talks at Google · 10.01.23
57 мин
🏛 Профессор Фэй-Фэй Ли о Human-Centered AI: «Этика — это не тормоз, а стимул для инноваций»
Greylock · 14.07.21
2ч 59м
🧠 ИИ как «обезьяна с гранатой»: мифы и риски безопасности
The Cognitive Revolution · 02.08.23
2ч 54м
🧬 Как спасти науку от бюрократии и вернуть ей любопытство
Lex Fridman · 09.08.21
27 мин
🔮 Эрик Шмидт: «Google выбрал баланс работы и личной жизни вместо победы»
AI Upload · 26.08.24
29 мин
🌍 Как заставить ИИ планировать только там, где он знает?
Yannic Kilcher · 24.05.20
36 мин
🧠 Тина Элиаси-Рад: «Машинное обучение часто игнорирует физику реальных процессов»
The TWIML AI Podcast · 23.12.21
2ч 16м
🧠 Политеистический ИИ и крах бюрократии: прогноз Баладжи Шринивасана
The Cognitive Revolution · 12.12.23
34 мин
🧠 AMP: как обучить ИИ-персонажей двигаться естественно?
Yannic Kilcher · 19.06.21