Поиск
Найдено: 50
21 мин🧠 Как научить языковые модели алгоритмическому мышлению через контекстное обучение
2ч 15м🧠 Миф об универсальности трансформеров: взгляд Франсуа Шолле
1ч 14м🎨 Саяк Пол из Hugging Face: Как трансформеры захватили мир диффузионных моделей
2ч 24м🌐 Анатомия Zamba: как скрестить Mamba и внимание на мобильных устройствах
3ч 57м🧠 Механистическая интерпретируемость: как декомпилировать разум нейросети
39 мин🔄 Атул Део: «Сырая LLM похожа на умного сотрудника в запертой комнате»
1ч 48м🔄 Gemini на заводах Foxconn: как DeepMind создает физический ИИ
1ч 51м🚀 Янник Килчер о GPT-3: «Модель использует нечеткий поиск данных»
33 мин☣ Янник Кильшер: «Любое полезное применение ИИ можно превратить в зло, просто сменив знак»
1ч 15м🌐 Спикер MIT: «Один GAN-снимок стоит ста обычных изображений»
2ч 22м🚀 Дарио Амодей: Страна гениев в облаке и триллионные риски
1ч 19м📈 Пост-обучение больших языковых моделей: от контекстного промптинга до алгоритмов RLHF и DPO
1ч 09м🖼 Ранджей Кришна: «Как Molmo бросает вызов гигантам ИИ»
1ч 45м🧠 Йонас Хюботтер: «Локальное обучение ИИ превосходит огромные модели в 30 раз»
50 мин🗺 Как малые LLM обходят гигантов: метод обучения в момент теста от Йонаса Хюботтера
1ч 22м🤖 Филип Исола: «Поиск — это новый двигатель глубокого обучения»
1ч 23м🧠 Макс Бартоло из Cohere: почему человеческая обратная связь — это не золотой стандарт для ИИ
2ч 33м🛡 Почему безопасность ИИ невозможна: взгляд Николаса Карлини
1ч 16м🧠 Кевин Эллис и Зенна Таварес о будущем AI: почему имитации недостаточно для создания мировых моделей
1ч 13м📊 «Enterprise-поиск сложнее Google»: Патрик Льюис о корпоративных ИИ-системах
2ч 17м🧩 Эра runtime-интеллекта: как ИИ учится рассуждать
1ч 09м🌐 Ранджай Кришна в Stanford CS231N: эволюция мультимодальных архитектур от CLIP до Molmo
51 мин🧠 Зепп Хохрайтер: «Мы работаем быстрее самого быстрого трансформера»
49 мин⚖ Лекция в Стэнфорде: развитие интеллекта роботов через RL
23 мин🌐 Дискуссия Гэри Маркуса и Майкла Вулдриджа о принципах работы LLM
49 мин🔄 От слепого робопса до Tesla Optimus: как алгоритмы Reinforcement Learning меняют робототехнику
2ч 34м🧠 Алгоритмы внутри нас: как хакнуть мозг с помощью науки
2ч 33м🧠 Миф об универсальном интеллекте: почему глубокое обучение зашло в тупик
13 мин🍓 OpenAI готовит проект Strawberry: утечка Reuters раскрыла детали наследника Q*
21 мин💻 Сэм Альтман о будущем OpenAI: код, агенты и дата-центры мощнее человечества
1ч🧠 Как исследователи выявляют скрытую ситуативную осведомленность у языковых моделей
59 мин👁 Найла Мюррей: «Компьютерное зрение и LLM сливаются в одно»
1ч 17м🧠 Джейкоб Андреас: «Как современные языковые модели учатся рассуждать»
1ч 19м🔬 Внутри черного ящика ИИ: как методы Bow Lab раскрывают мышление нейросетей
1ч 16м📈 Эра гибридных архитектур: сможет ли Mamba вытеснить Трансформеры?
1ч 31м🧠 Как настроить долговременную память для ИИ-агентов с помощью фреймворка LangGraph
1ч 16м📝 Сандер Шульхофф: «Автоматизация промптов уже побеждает экспертов-людей»
2ч 27м🤖 Цифровое страдание: почему ИИ заявляет о сознании без цензуры
1ч 04м🐘 Разбор GPT-3 от Янника Килчера: архитектура, тесты и иллюзия логики
1ч 25м🚀 Фло Кривелло: «ИИ-агенты сейчас — это не чудо, а скелет»
1ч 48м🏗 Стэнфорд CME295: Как работают Mixture of Experts и механизмы памяти в LLM
44 мин📉 Янник Килчер на NeurIPS 2023: главные тренды нейросетей
44 мин📉 Итоги сессии NeurIPS 2023: от скрытых алгоритмов трансформеров до защиты от аппаратных сбоев
1ч 17м🏠 Венлонг Хуанг представил метод zero-shot планирования для ИИ-агентов
1ч 24м⚖ Джон Милинович из Canva: «Текст — далеко не лучший интерфейс для ИИ»
1ч 06м🌊 Больше — значит иначе: Джейкоб Штейнхардт об эмерджентности и рисках безопасности ИИ
1ч 06м🌊 Джейкоб Стейнхардт: почему ИИ-модели опаснее, чем кажется инженерам
2ч 15м🧩 ARC Challenge: как ИИ учится рассуждать по-человечески
1ч 36м🎭 Интерфейс вместо моделей: Анкит из Sesame о будущем голосового ИИ
1ч 49м🧠 Как RAG, Tool Calling и агенты связывают LLM с реальным миром: лекция CME295 в Стэнфорде