Поиск
Найдено: 43
3ч 31м🧠 Как устроены LLM: от «зип-файла интернета» до рассуждающих моделей
1ч 56м📊 Как Андрей Карпатый собрал GPT из 200 строк кода
1ч 19м🚀 Мин Дин из Zhipu AI: от языковых моделей к мультимодальным системам будущего
1ч 49м🏛 Как 15 ученых смогли превзойти ИИ-гигантов уровня Meta?
1ч 14м🔄 Как устроен посттренинг языковых моделей: от SFT до RLHF
1ч 47м🛠 Тюнинг LLM: как методы PPO и DPO превращают нейросети из автодополнителей в полезных помощников
1ч 47м🎯 Стэнфорд: «Ваша языковая модель — это на самом деле скрытая модель вознаграждения»
1ч 47м🎓 Стэнфордский CME295: как на самом деле обучаются современные LLM — от претрейна до LoRA
1ч 19м📈 Пост-обучение больших языковых моделей: от контекстного промптинга до алгоритмов RLHF и DPO
1ч 19м🕰 Мин Дин об эволюции ИИ: от больших языковых к мультимодальным моделям
1ч 18м🎓 Как аналитический метод DPO изменил выравнивание LLM и столкнулся со взломом наград
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
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
40 мин🤖 Absolute Zero: как ИИ учится программировать без людей и почему ученых пугает «uh-oh момент»
16 мин📅 Open-Source против OpenAI: Янник Кильчер представил первые модели OpenAssistant
27 мин🧠 a16z: Как DeepSeek R1 обрушил стоимость обучения ИИ и открыл новую эру рассуждающих моделей
23 мин🧠 Прорыв в Беркли: как ученые воссоздали технологии DeepSeek R1 за $30
1ч 17м💡 Как адаптировать LLM: от обучения инструкциям до RAG
1ч 05м🔄 Лекция Стэнфорда о Reward Learning: как научить искусственный интеллект понимать человеческие цели
1ч 10м🧱 Stanford CS224R Deep Reinforcement Learning | Spring 2025 | Lecture 10: RL for LLM Reasoning
1ч 40м⚡ Эра NVIDIA H100 и ИИ-агенты: главные тренды внедрения технологий
1ч 13м🔄 От симуляции такси до ChatGPT: как максимизация энтропии и отзывы людей обучают современный ИИ
1ч 20м🧠 Стэнфордский курс CS234: принципы офлайн-RL и преодоление неопределенности
3ч 06м🤖 Искусство обмана: почему ИИ начнет скрывать свои цели
1ч 16м🧠 Джонатан Сиддарт из Turing: почему 99% интеллектуального труда будет автоматизировано, а традиционный SaaS исчезнет
34 мин🤖 Уэс Рот: почему ИИ создает собственные «тайные» стратегии рассуждений
1ч 18м🏗 Стэнфорд запустил курс CS336 по созданию LLM: от байтовых токенов до GPU-ядер
1ч 18м🧠 Стенфорд запускает CS336: как собрать языковую модель с нуля в эпоху ИИ-гигантов
1ч 51м🚀 Стэнфорд CME295: Итоги 2025 года в мире трансформеров и диффузионных моделей
34 мин🤐 Янник Килчер разобрал архитектуру Mixture of Experts от Mistral AI
59 мин🌍 Шрикант Веламаканни: «Люди с ИИ заменят тех, кто его не использует»
1ч 08м🧬 Нейтан Ламберт о жизни после DPO: почему PPO все еще лучше, но сложнее
1ч 13м🧪 Патрик Льюис: «GPT-4 — это не оракул для оценки RAG-систем»
49 мин🧠 Мишель Покрасс и Кристофер Поттс: как на самом деле работают LLM
1ч 06м🧠 Дэнни Чжоу из Google DeepMind: как большие языковые модели на самом деле учатся рассуждать
1ч 16м📚 Обучение ИИ на человеческих предпочтениях: лекция Сэми Куа в Стэнфорде
1ч 44м🎮 От Atari до ChatGPT: как ИИ учится на своих ошибках?
1ч 22м📊 Чип Хьюен: как создавать ИИ-продукты, которые действительно работают
1ч 32м🗣 Марек Козловский о суверенном ИИ: «Американские модели деградируют в поддержке малых языков»
3ч 53м👁 VLM: От патчей 16x16 до мультимодального будущего
1ч 42м🌪 Эпоха фабрик данных: как CEO Labelbox строит конвейер для обучения AGI с экспертами на $250k в год
3ч 53м👁 Как ИИ учится видеть: эволюция и парадоксы мультимодальных моделей