Поиск
Найдено: 50
37 мин🔓 Янник Килчер объяснил, как Vec2Text восстанавливает текст из эмбеддингов
34 мин🧠 Янник Килхер разобрал гипотезу трансформеров как универсальных вычислителей
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
15 мин🚀 OpenAI против Нильса Реймерса: дебаты вокруг стоимости и качества новых эмбеддингов
1ч 25м🛡 Жозеп Пужол из Brave: «PageRank — это миф, настоящий успех Google принес анкорный текст»
30 мин🛠 Сканирование смартфонов от Apple и «мастер-лица»: обзор ML News
1ч 19м🤖 Полный гайд по Google Gemini AI: от основ до создания чат-бота
35 мин🧠 Эдо Либерти: «Векторные базы данных решают проблему галлюцинаций ИИ»
25 мин🧩 Как нейросеть CornerNet находит объекты по углам: детальный разбор архитектуры
1ч 39м🌐 Как создать умного чат-бота на JavaScript с помощью LangChain.js
37 мин📊 DeepMind против Google: гонка супермоделей Gopher и GLaM
1ч 46м🕵 Как заглянуть внутрь ИИ: от карт сверток до GPT-5
1ч 33м🚀 Нейтан Лабенц об основах обучения нейросетей и феномене гроккинга
57 мин🤖 Джей Аламмар: «LLM — это новые примитивы для решения задач»
1ч 11м🔍 Архитектура RNN и LSTM: разбор лекции CS231N от Стэнфорда
1ч 50м💡 Как создать RAG-чат-бот на JavaScript и Next.js: полное руководство
59 мин🤖 Создание собственного Vision Transformer с нуля: руководство
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
36 мин🧠 Тина Элиаси-Рад: «Машинное обучение часто игнорирует физику реальных процессов»
1ч 04м🧬 «Создавайте данные для себя будущих»: Ким Брэнсон об ИИ-трансформации GSK
1ч 06м🔄 Стэнфордский курс CS231N: эволюция механизма внимания и архитектуры трансформеров
1ч 04м🏗 Разреженная смесь экспертов: детальный разбор архитектуры Mixtral 8x7B
1ч 13м🤖 Stanford CS231N: как современные нейросети видят, сегментируют и понимают изображения
1ч 10м🌍 Эшед Маргалит: «Мы создали симулятор для 6 миллиардов виртуальных клеток опухоли»
41 мин⚙ Янник Килчер о LLaMA: «Инженерный триумф, ограниченный лицензией»
53 мин🧠 Дармеш Шах: «ИИ — это не автозамена, а интерн с докторской степенью»
3ч 28м🚀 Иллюзия разума: математика и архитектура современных LLM
12 мин🧩 Ведущий Computerphile объяснил неизбежность плато в развитии нейросетей
1ч 49м🧠 От RAG до автономных агентов: лекция Stanford CME295 о будущем LLM
1ч 19м🕰 Мин Дин об эволюции ИИ: от больших языковых к мультимодальным моделям
1ч 17м🧠 Как нейросети «понимают» смысл: эмбеддинги и метод GloVe
2ч 49м🚀 Эволюция Transformer: как ускорить инференс и снизить VRAM
34 мин🧠 Языковые модели как универсальные вычислители: разбор исследования от Янника Кильчера
1ч 36м🧩 Как устроен RAG: от базовой архитектуры до продвинутого расширения запросов
28 мин⚛ Янник Килхер о сознании ИИ: «Илья Суцкевер может быть прав»
30 мин❌ Почему ИИ-агенты теряют документы и как это исправляет Postgres?
1ч 03м🧠 Алекс Вилтшко из Osmo: «Мы оцифруем запахи и создадим фотоальбомы ароматов за 10 лет»
56 мин🧪 Доминик Морриц: «Создавайте меньше, проектируйте больше»
1ч 26м🚀 Антон Тройников о Chroma: «Мы строим базу данных для информации, которая никогда не была вычислимой»
1ч 46м🔬 Смогут ли нейросети сами обучать нейросети? Разбор бенчмарка REBench от METR
14 мин🚀 Google PaLM и OpenAI DALL-E 2: Технический разбор главных нейросетевых прорывов
31 мин🧠 TAPAS: как нейросети учатся «читать» таблицы без SQL
57 мин🏢 Джей Аламмар о будущем LLM, эволюции RAG и разделении труда в ИТ-индустрии
1ч 14м🎨 Саяк Пол из Hugging Face: Как трансформеры захватили мир диффузионных моделей
29 мин🎭 Янник Килхер: «Трансформеры — это самые универсальные вычислители»
46 мин🚪 Луна Донг о создании Product Knowledge Graph в Amazon
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
38 мин🤖 Димитрис Зермас из Sentara: «90% успеха ИИ в агротехе — это не алгоритмы, а данные»
1ч 26м🏗 Как обучают современные модели: архитектурный консенсус