Поиск
Найдено: 50
3ч 53м👁 Как ИИ учится видеть: эволюция и парадоксы мультимодальных моделей
1ч 22м🔄 Профессор Стэнфорда объяснил математику нормализующих потоков и VAE
1ч 14м🧠 Как победить ручную разметку данных: эволюция Self-Supervised Learning
3ч 53м👁 VLM: От патчей 16x16 до мультимодального будущего
46 мин🧠 Salesforce Research представила BLIP: универсальный ИИ для понимания и генерации изображений
1ч 06м🔄 Стэнфордский курс CS231N: эволюция механизма внимания и архитектуры трансформеров
1ч 15м🎭 Преподаватель MIT объяснил работу Stable Diffusion и CLIP
17 минЯнник Кильхер: как научить алгоритмы ИИ «любопытству»?
1ч 22м🩺 ИИ-доктор в кармане: как Google создает мультимодальный Med-PaLM M
53 мин🧠 DeepFloyd IF: архитектура, эксперименты и будущее пиксельной диффузии
34 мин🎭 Как исследователи NVIDIA излечили вариационные автоэнкодеры от хронической размытости картинок
24 мин🦩 Как DeepMind Flamingo и Google LiT меняют мультимодальный ИИ
1ч 21м🌉 «Языковая модель — это центральный мозг»: Цзюньнань Ли и Дунсюй Ли о будущем мультимодальных систем и архитектуре BLIP2
1ч 20м🧠 Филипп Изола о VAE: «Математика, которая объясняет мир»
1ч 09м📊 От шума к реальности: как математика SDE превращает хаос в изображения
1ч 14м🚀 Самообучение нейросетей: как ИИ понимает мир без разметки данных
50 мин🧠 V-JEPA: Как нейросети учатся понимать видео по принципу человека
1ч 17м🧠 OpenAI в Стэнфорде: почему масштаб важнее архитектуры и как работает «магия» LLM
28 минCURL: обучение ИИ на «сырых» пикселях без учителя
1ч 04м🧬 «Создавайте данные для себя будущих»: Ким Брэнсон об ИИ-трансформации GSK
53 мин🌐 Интервью с Мохитом Бансалом: как объединить зрение, звук и текст в одной нейросети
59 минЯнник Кильхер: «Генерация наборов изображений через энергетические модели»
43 мин🧠 Авторы DSI: «Будущее информационного поиска — в дифференцируемых трансформерах»
1ч 14м🎨 Саяк Пол из Hugging Face: Как трансформеры захватили мир диффузионных моделей
45 мин🏷 Как эффективно читать статьи по машинному обучению: гайд Янника Кильхера
1ч 41м🎓 Стэндфордский курс CME295: глубокое погружение в архитектуру Transformer
48 мин🚀 Янник Килчер разобрал архитектуру и возможности zero-shot модели CLIP от OpenAI
1ч 27м🤖 Математическая эволюция GAN: от f-дивергенций до расстояния Вассерштейна
1ч🧠 Как REALM учит нейросети искать ответы в Википедии
1ч 17м🧠 Stanford CS224N: Механизмы внимания и исследовательские проекты в NLP
1ч 16м🌍 Как устроена архитектура Transformers и зачем ей скалярное произведение
1ч 19м🕰 Мин Дин об эволюции ИИ: от больших языковых к мультимодальным моделям
1ч 19м🚀 Мин Дин из Zhipu AI: от языковых моделей к мультимодальным системам будущего
1ч 21м🤖 Профессор Стэнфорда: «VAE — это способ превратить автокодировщик в генеративную модель»
1ч 03м🤖 Владлен Колтун: «Высший разум — это лишь надстройка над физическим телом»
46 мин🎧 Как Facebook Reality Labs синтезирует бинауральную речь из моно-аудио с помощью нейросетей
46 мин📄 Армине Нурбахш: «DocLLM возвращает пространственное мышление в языковые модели»
1ч 24м💻 Алгоритм LZ77: от теории до практики сжатия данных
22 мин🤖 Dream to Control: подробный разбор обучения агентов в латентном пространстве
20 мин🎨 Эпоха текстовых генераторов: детальный разбор Imagen, DALL-E 2 и CogView 2
1ч 21м🏗 Lec 16 MIT: Как работают условные генеративные модели и мультимодальные чат-боты
41 мин🎓 Яньшуай Цао представил проект Turing для генерации SQL-запросов
1ч 10м🤖 Курс CS224R в Стэнфорде: разбор многозадачного RL и алгоритма Hindsight Relabeling
59 мин🛡 Устойчивая автономность: как роботы учатся навигации без GPS и света
1ч 37м🩻 ИИ-доктор от Google: когда роботы начнут лечить миллиарды людей?
1ч 47м🧭 От BERT до RoPE: Шервин и Афшин об эволюции архитектуры Transformer
40 мин🛠 Янник Кильхер о DETR: «Эта архитектура суперпроста по сравнению с предшественниками»
34 мин🎨 Исследователь Янник Килчер разобрал авторегрессионную нейросеть Parti от Google
1ч 51м🚀 Стэнфорд CME295: Итоги 2025 года в мире трансформеров и диффузионных моделей
51 мин🚀 Клемент Бонне о подходе Latent Program Networks: «LLM экспоненциально не креативны»