Поиск
Найдено: 50
2ч 49м🚀 Эволюция Transformer: как ускорить инференс и снизить VRAM
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
58 мин🧠 Скрытый дизайн: как игры меняют наше поведение незаметно для нас
1ч 50м💡 Как создать RAG-чат-бот на JavaScript и Next.js: полное руководство
37 мин🔓 Янник Килчер объяснил, как Vec2Text восстанавливает текст из эмбеддингов
35 мин🧠 Эдо Либерти: «Векторные базы данных решают проблему галлюцинаций ИИ»
1ч 17м🧠 Как нейросети «понимают» смысл: эмбеддинги и метод GloVe
46 мин🎮 Эволюция Discord: Как игровой чат превратился в масштабную платформу для разработчиков и ИИ
31 мин🧠 TAPAS: как нейросети учатся «читать» таблицы без SQL
2ч 25м📱 Майк Цернович: от архивов Эпштейна до мистического христианства
45 мин🛠 Хизер Горр: „В критических системах вы обязаны тестировать ИИ до абсолютного изнеможения“
15 мин🚀 OpenAI против Нильса Реймерса: дебаты вокруг стоимости и качества новых эмбеддингов
35 мин🧠 Эдо Либерти: «Модели знают язык, но не знают фактов»
1ч 26м🧠 Антон Тройников: «ИИ не нужно очеловечивать»
44 мин📞 Эра внедренного ИИ: как бизнесу создать конкурентное преимущество
1ч 25м🛡 Жозеп Пужол из Brave: «PageRank — это миф, настоящий успех Google принес анкорный текст»
29 мин📈 Бенджамин Феликс: «Amazon не захватил рынок — в 1900-х железные дороги доминировали сильнее»
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
55 мин❌ Ян Лекун: «Почему большие языковые модели никогда не поймут реальность»
1ч 26м🚀 Антон Тройников о Chroma: «Мы строим базу данных для информации, которая никогда не была вычислимой»
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
58 мин🛑 Ян ЛеКун представил архитектуру JEPA для создания модели мира
31 мин🧩 Янник Килчер разобрал метод ALiBi для экстраполяции контекста трансформеров
59 мин🧠 JEPA: Как Ян Лекун планирует создать автономный ИИ через модели мира
34 мин🧠 Янник Килхер разобрал гипотезу трансформеров как универсальных вычислителей
1ч 49м🧠 Как RAG, Tool Calling и агенты связывают LLM с реальным миром: лекция CME295 в Стэнфорде
1ч 49м🧠 От RAG до автономных агентов: лекция Stanford CME295 о будущем LLM
1ч 19м🤖 Полный гайд по Google Gemini AI: от основ до создания чат-бота
3ч 28м🚀 Иллюзия разума: математика и архитектура современных LLM
2ч 33м🛠 От линейных цепочек к Flow Engineering: как эволюционирует RAG
31 мин🚀 Гайд для лидеров по структуре команд в эпоху агентного ИИ: от пирамиды к песочным часам
53 минАмнон Шашуа о стратегии Mobileye: «Мы строим ИИ для всех дорог»
43 мин📈 Сет Розенберг: «Финтех — одна из самых интересных сфер для ИИ»
1ч 07м🚀 Й Кэпитал и будущее ИИ: как превратить инференс в интеллект и преодолеть «стену данных»
16 мин🌌 Мэтт О'Дауд: «Может ли Вселенная обнажить сингулярность?»
12 мин🧩 Ведущий Computerphile объяснил неизбежность плато в развитии нейросетей
17 мин🕳 Позволят ли кротовые норы совершать быстрые межзвездные перелеты?
18 мин🔄 Почему Facebook отказался от традиционного DevOps в пользу Production Engineering
48 мин🕸 Джеймс Карриер о венчурном бизнесе: «Чем дальше от Кремниевой долины, тем токсичнее инвесторы»
52 мин🛠 Как устроена Data Science в LinkedIn: опыт Я Сюй
50 мин🧠 Стефано Соатто о Graceful AI: почему клиенты боятся обновлять ИИ-модели и как биология спасает нейросети
38 мин🤖 Димитрис Зермас из Sentara: «90% успеха ИИ в агротехе — это не алгоритмы, а данные»
38 мин⚖ От кроссовок до протестов: как компьютерное зрение анализирует мировую культуру
52 мин📈 Йа Сюй из LinkedIn о культуре данных: от 500 одновременных экспериментов до дифференциальной приватности
36 мин🧠 Тина Элиаси-Рад: «Машинное обучение часто игнорирует физику реальных процессов»
1ч 07м🧱 Теория «модульных» нейросетей: как собирать модели из LEGO-блоков
30 мин❌ Почему ИИ-агенты теряют документы и как это исправляет Postgres?
25 мин📉 Bessemer: «Эффективный рост — новая норма для облачных компаний»
1ч 03м🛠 Как развернуть серверных ИИ-агентов в продакшене с помощью Amazon Bedrock
25 мин🤖 Финтех-лидеры о будущем: почему карты прибыльнее ритейла и как ИИ меняет экономику «взяток»