Поиск
Найдено: 41
52 мин🧠 Профессор Челси Финн об основах глубокого обучения с подкреплением в Стэнфорде
1ч 07м🤖 Имитационное обучение: почему простого копирования действий недостаточно
1ч 05м🔄 Лекция Стэнфорда о Reward Learning: как научить искусственный интеллект понимать человеческие цели
1ч 36м🛑 Эйсо Кант: «Вы не придете к AGI с помощью файн-тюнинга»
1ч 16м🧠 Кевин Эллис и Зенна Таварес о будущем AI: почему имитации недостаточно для создания мировых моделей
49 мин⚖ Лекция в Стэнфорде: развитие интеллекта роботов через RL
1ч 05м🤖 Стэнфордский курс CS224R: концепции и алгоритмы автономного обучения роботов
1ч 02м🤖 Градиент стратегии в Reinforcement Learning: от REINFORCE до Importance Sampling
31 мин🌐 Янник Кильхер: WebGPT, ожившие рисунки и новый журнал TMLR
49 мин🔄 От слепого робопса до Tesla Optimus: как алгоритмы Reinforcement Learning меняют робототехнику
56 мин🤖 Дорса Садик: «Почему больше данных может сделать вашего робота глупее»
1ч 02м🔄 Стэнфордский курс CS224R: математический вывод градиентов политики в RL
1ч 07м⚖ Методы Offline RL: от имитации к оптимизации стратегий
50 мин🎮 Как ошибка в медиане влияет на оценку ИИ
1ч 20м🧠 Стэнфордский курс CS234: принципы офлайн-RL и преодоление неопределенности
1ч 19м🚀 Профессор Бранскилл: «Обучение с подкреплением — это ключ к интеллекту»
50 мин🚀 Mobileye представила EyeQ Ultra: чип для беспилотников 4-го уровня всего за $1000
1ч 18м🛠 От PPO до Dagger: современные методы обучения агентов
1ч 44м🎮 От Atari до ChatGPT: как ИИ учится на своих ошибках?
1ч 36м🚀 Эйсо Кант: «Вы не сможете дообучить свой путь к AGI»
1ч 25м🧠 Камьяр Азиззаденешели: интеграция LLM и алгоритмов AlphaGo определит будущее робототехники
2ч 10м🧠 Искусственный интеллект: за пределами мифов о разумности
1ч 18м🎯 Юньчжу Ли на CS231N: от моделей мира к большим моделям поведения
1ч 10м🤖 Курс CS224R в Стэнфорде: разбор многозадачного RL и алгоритма Hindsight Relabeling
2ч 32м🧠 Биологический загрузчик: наше будущее в эпоху сверхразума
45 мин🌍 Семинар в Стэнфорде: безопасное и эффективное обучение ИИ в физическом мире
28 мин🤖 Как обучить робота-дворцкого? Новые подходы Стэнфорда к обобщению задач
2ч 29м🧠 ИИ, дзен и свобода: как мы будем жить в автоматизированном будущем
28 мин🤖 Как система SayCan от Google объединяет нейросети и робототехнику
1ч 15м🍳 Надия Фигероа представила метод управления роботами через динамические системы
1ч 09м🤖 Ловкость рук: как Стэндфорд учит роботов чувствовать мир через оптические датчики
42 мин🤖 Как проект RT-X объединил 34 лаборатории и ускорил обучение роботов
57 мин🧠 Стэнфордский курс CS236: разбор фундаментальных основ глубокого генеративного ИИ
1ч 22м🤖 Расс Тедрак: «Мы находимся на этапе электродов в лягушках»
1ч 48м🔄 Gemini на заводах Foxconn: как DeepMind создает физический ИИ
1ч 03м🚀 Брэд Герстнер и Билл Гёрли о Tesla FSD 12, открытом ИИ и юридической войне в Делавэре
44 мин🤖 Как стартап Physical Intelligence создает универсальную модель для любых роботов
59 мин🛡 Устойчивая автономность: как роботы учатся навигации без GPS и света
1ч 52м🧠 Роберт Несс о каузальном ИИ и будущем языковых моделей
1ч 06м🌊 Джейкоб Стейнхардт: почему ИИ-модели опаснее, чем кажется инженерам
1ч 06м🌊 Больше — значит иначе: Джейкоб Штейнхардт об эмерджентности и рисках безопасности ИИ